自然语言处理（NLP）使计算机能够理解人类语言的细微差别。这将是人工智能（AI）的下一个发展的关键因素。
人工智能是当今的研究热点，并且是不同领域正在进行的所有类型自动化的核心。在这个自动化时代，工作人员每天从事人工重复性任务意味着浪费精力和宝贵的资源，特别是对于企业和商业而言，在特定活动上花费的时间和资源是评估组织绩效的关键指标，机器算法WorkFusion Smart的过程自动化（SPA）将会帮助企业节省时间和成本，同时通过消除约90％的业务工作中的人工干预，提高企业的生产力和利润。
自然语言处理（NLP）是人工智能的重要组成部分，目前正在研究中，以帮助企业在需要时快速和敏捷地检索结构化和非结构化组织数据。
什么是自然语言处理（NLP）？
简单来说，自然语言处理（NLP）就是机器在语言环境中理解和处理人类语言的技能。
例如，如果采用企业搜索的情况，人们可以通过简单地询问人工智能组件以他/她的自然语言提出问题来搜索数据集。机器将根据对口语句子基本要素的解释返回一个数据集。因此，人工搜索所需数据浪费了大量时间和精力，并且可以用于其他生产目的。
因此，自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的组成部分，它涉及大量自然语言数据的处理。
自然语言处理（NLP）领域面临的挑战是什么？
自计算机出现以来，人们正在使用包含一组标准代码和程序的编程语言与他们进行通信。这些编码语言单调，高度结构化，并且有清晰明确的含义。
但这不是人们在日常生活中说话和互动的方式。也不是人类讲话的方式。人类在一次演讲中交流，其演讲常常具有多种含义，并且不确定和不清楚，口音不同，并且还包含各种俚语，区域短语和不同背景。
因此，让一台机器识别人类的语言，理解自然语言以及能够产生自然语言是非常具有挑战性的。
自然语言处理的演变（NLP）
***个NLP系统基于复杂的人工规则。随着技术的进步，这些人工规则被机器学习算法所取代。它们以if-then-else决策树和其他统计模型的形式实施。
目前，重点是“深度学习”，它是一种人工智能，它分析不同的数据模式，以不断修正，改进和改进程序的理解。深度学习模型可以同时学习标记以及未标记的数据。他们甚至可以学习不同的等级或概念表示层。
自然语言处理（NLP）的应用
以下是自然语言处理（NLP）中的一些研究任务，它们具有实际应用：
- 机器翻译：这涉及将一种人类语言自动翻译成另一种语言。
- 名称实体识别（NER）：这涉及识别和识别给定文本中的专有名称。此外，除了身份识别外，无论名称是个人，地点还是组织，都会识别专有名称的类型。
- 光学字符识别（OCR）：这涉及从打印文本的图像确定相应的文本。
- 会议问题答案：确定用人类语言提出的问题的答案。
- 主题分割：在此基础上，给定的一段文本被分割成片段或部分，每个部分与特定主题相关。这个过程还涉及确定相应部分与之相关的主题。
- 语音识别：当一个人用他/她的语言说话时，机器应该能够识别语音并将其转换为相应的文本表示。
- 情感分析：通过这种评论的情感可以被判断为积极，消极或中立。它对需要通过分析消费者评论来判断其业务表现的品牌起到很大的帮助作用。
除此之外，自然语言处理（NLP）也被广泛研究用于其他各种应用。人工智能和自动化领域当前的技术进步为自然语言处理（NLP）展现了一个充满希望的未来，并且具有巨大的潜力。
