nlp算法基于什么（nlp算法基于什么技术）

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于nlp算法基于什么的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

• 1、nlp算法判断是不是胡乱输入

• 2、请问大数据、机器学习、NLP、数据挖掘都有什么区别和联系？

• 3、nlp cv ml dm都是什么

• 4、微软小冰nlp知识库

一、nlp算法判断是不是胡乱输入

不是。该种算法不是胡乱输入的。nlp算法是自然语言处理算法。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

二、请问大数据、机器学习、NLP、数据挖掘都有什么区别和联系？

无论是Apple的Siri还是Amazon的Echo，人工智能和机器学习都正在慢慢取代我们作为现代助手的生活。如果从更大的角度看，人工智能也将成为每个增长业务的一部分，越来越多的人熟悉大数据，大数据分析和机器学习等技术术语，并使用它们来解决复杂的分析问题。

通过处理足够的数据，公司可以使用大数据分析技术来发现，理解和分析数据库中复杂的原始数据。机器学习是大数据分析的一部分，它使用算法和统计信息来理解提取的数据。尽管大数据分析和机器学习在功能和目的上都不同，但是您可能经常将二者混淆为同一技术的一部分。本文章旨在探讨大数据分析与机器学习之间的区别及其适用性。

了解大数据分析

设想一个场景，要求您使用技术并解决迫在眉睫的业务问题。你将从哪里开始?您可能首先要确定问题，以便更清晰地了解如何解决问题。这就是大数据分析适合的地方!

大数据分析是对数据的广泛研究。它用于通过算法开发，数据推断来分析和处理数据，以简化复杂的分析问题并提取信息。大数据分析与机器学习之间的区别与联系您是否注意到在Amazon上观看某个特定产品后，如何在YouTube或Netflix上观看节目时在屏幕上弹出同一产品的多个广告?这就是大数据分析为您所做的工作!简而言之，大数据分析使用流式和原始格式的数据来产生业务价值。

大数据分析领域所需的技能

为了探索大数据分析的职业前景，这里有一些必需的技能：

数学专长

数据有多个方面，包括相关性，纹理和维度，需要以数学或统计方式表示。为了构建数据产品和借出数据见解，必须具备数学方面的专业知识。

黑客技术专长

呼吸!通过黑客攻击，我们并不是要闯入某人的计算机。从本质上讲，这意味着您需要发挥自己的才智和创造力来操纵技术知识并找到解决方案，以为企业构建想法和产品。

三、nlp cv ml dm都是什么

分别是图像和文本两条支线的技术栈。最大的区别还是你需要面对的数据形式不同。数字图像的话通常你要处理矩阵（matrix）和频率等数据。文本上你要面对序列（time-based）和语义等形式的数据。虽然算法和路径，还有优化方法会有很多共通之处，但是因为训练数据和建模基于的数据的形式不同，cv和nlp还是有很多壁垒和代沟。然后换一个角度来说，应用场景还有职业发展路线，和所衔接的行业，也会很不同。

四、微软小冰nlp知识库

1.微软小冰的工作原理

微疯客我为你回答，类似小冰这样的产品说简单也简单，说复杂也复杂。

单纯从外面看你会觉得小冰与去年人人网上流行的小黄鸡类似，但在技术实现上有本质的差异。此类应用的大致流程都是：用户输入一段话（不一定只是单词）->后端语义引擎对用户输入的语句进行语义解析->推断用户最可能的意图->调用对应的知识库、应用、计算引擎->返回结果给用户。

1、最初级的实现方法：关键词匹配建一个关键词词库，对用户输入的语句进行关键词匹配，然后调用对应的知识库。此种方式入门门槛很低，基本上是个程序员都能实现，例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。

但此种方式存在诸多问题，例如：a、由于是关键词匹配，如果用户输入的语句中出现多个关键词，此时由于涉及关键词权重（与知识库的关键词对比）等等问题，此时关键词匹配的方法就不擅长了b、不存在对用户输入语句语义的理解，导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。

c、基本上无自学习能力，规则只能完全由人工维护，且规则基本是固定死的。d、性能、扩展性较差。

还是上面的一句话中包含多个关键词的例子，采用普通程序语言来做关键词匹配，性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做（例如Double-array trie tree），也很难满足大规模场景需求。

2、稍微高级点的实现方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术来实现相对于1的关键词匹配，此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为：根据一段短文本（例如用户问的一句话）的语义，推测出用户最可能的意图，然后从海量知识库内容中找出相似度最高的结果。具体技术实现就不细说了。

举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路（不严谨，只是为了说明思路）。假如用户问：北京后天的温度是多少度？如果采用纯搜索引擎的思路（基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同，但可参考此思路），此时实际流程上分成几步处理：1、对输入语句分词，得到北京、后天、温度3个关键词。

分词时候利用了预先建好的行业词库，“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配，得出匹配度最高的规则。假定在规则库中有一条天气的规则：城市库+日期库+气象库，从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。

3、对语义做具体解析，知道城市是北京，日期是后天，要获取的知识是天气预报4、调用第三方的天气接口，例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据5、将结果返回给用户以上例子其实很粗糙，实际上还有诸多问题没提到：语义上下文、语义规则的优先级等等。例如用户上一句问：北京后天的温度是多少度？下一句问：后天的空气质量呢？这里实际上还涉及语义上下文、用户历史喜好数据等等诸多问题。

此种处理方法存在的最大问题：规则库还主要依赖于人工的建立，虽然有一定的学习能力，但自我学习能力还是较弱。可以借助一些训练算法来完善规则，但效果并不是很好。

而这也是目前流行的深度挖掘技术所擅长的。3、当下时髦且高级的玩法：基于深度挖掘、大数据技术来实现这是cornata、google now等后端的支撑技术，至于小冰，感觉应该是以2为主+部分领域知识的深度挖掘。

并非原创，转自zhi hu。

2.微软小冰的工作原理

微疯客我为你回答，

类似小冰这样的产品说简单也简单，说复杂也复杂。单纯从外面看你会觉得小冰与去年人人网上流行的小黄鸡类似，但在技术实现上有本质的差异。

此类应用的大致流程都是：用户输入一段话（不一定只是单词）->；后端语义引擎对用户输入的语句进行语义解析->；推断用户最可能的意图->；调用对应的知识库、应用、计算引擎->；返回结果给用户。

1、最初级的实现方法：关键词匹配

建一个关键词词库，对用户输入的语句进行关键词匹配，然后调用对应的知识库。

此种方式入门门槛很低，基本上是个程序员都能实现，例如现在微信公众平台的智能回复、诸多网站的敏感词过滤就是此类。

但此种方式存在诸多问题，例如：

a、由于是关键词匹配，如果用户输入的语句中出现多个关键词，此时由于涉及关键词权重（与知识库的关键词对比）等等问题，此时关键词匹配的方法就不擅长了

b、不存在对用户输入语句语义的理解，导致会出现答非所问的现象。当然在产品上对回答不上的问题就采用卖萌的方式来规避掉。

c、基本上无自学习能力，规则只能完全由人工维护，且规则基本是固定死的。

d、性能、扩展性较差。还是上面的一句话中包含多个关键词的例子，采用普通程序语言来做关键词匹配，性能奇差。即便采用一些文本处理的算法来做（例如Double-array trie tree），也很难满足大规模场景需求。

2、稍微高级点的实现方法：基于搜索引擎、文本挖掘、自然语言处理（NLP）等技术来实现

相对于1的关键词匹配，此种实现方法要解决的核心的问题可以大致理解为：根据一段短文本（例如用户问的一句话）的语义，推测出用户最可能的意图，然后从海量知识库内容中找出相似度最高的结果。

具体技术实现就不细说了。举一个很粗糙的例子来简单说一下此种实现方法处理的思路（不严谨，只是为了说明思路）。

假如用户问：北京后天的温度是多少度？

如果采用纯搜索引擎的思路（基于文本挖掘、NLP的思路不尽相同，但可参考此思路），此时实际流程上分成几步处理：

1、对输入语句分词，得到北京、后天、温度3个关键词。分词时候利用了预先建好的行业词库，“北京”符合预先建好的城市库、“后天”符合日期库、“温度”符合气象库

2、将上述分词结果与规则库按照一定算法做匹配，得出匹配度最高的规则。假定在规则库中有一条天气的规则：城市库+日期库+气象库，从而大致可以推测用户可能想问某个地方某天的天气。

3、对语义做具体解析，知道城市是北京，日期是后天，要获取的知识是天气预报

4、调用第三方的天气接口，例如中国天气网-专业天气预报、气象服务门户 的数据

5、将结果返回给用户

以上例子其实很粗糙，实际上还有诸多问题没提到：语义上下文、语义规则的优先级等等。

例如用户上一句问：北京后天的温度是多少度？下一句问：后天的空气质量呢？这里实际上还涉及语义上下文、用户历史喜好数据等等诸多问题。

此种处理方法存在的最大问题：规则库还主要依赖于人工的建立，虽然有一定的学习能力，但自我学习能力还是较弱。可以借助一些训练算法来完善规则，但效果并不是很好。而这也是目前流行的深度挖掘技术所擅长的。

3、当下时髦且高级的玩法：基于深度挖掘、大数据技术来实现

这是cornata、google now等后端的支撑技术，至于小冰，感觉应该是以2为主+部分领域知识的深度挖掘。

并非原创，转自zhi hu。

3.微信机器人怎么弄得

微信机器人比微软小冰更人性化更易操作的个人微信机器人来了。不需要添加为好友，它同样在被用户添加为好友后，能拉到微信群中群聊，但它不会查看你的朋友圈。比起窥视用户的隐私，它更感兴趣的是调侃你的朋友们。

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微信机器人特色

1.赋予软硬产品流畅自然的中文聊天能力

精准的语义分析，可正确识别用户意图

支持多种上下文结构，满足连续对话及多重对话需要

基于DeepQA技术，匹敌人类回答问题能力

具备自学能力，产品越来越聪明

2.支持可自定义的NLP智能知识库系统

基于NLP技术的高智能知识库，满足不同场景的个性化及商业需求

3.融合上百个生活场景实用功能

打包超过500种实用生活服务功能，支持自然语言唤醒，在对话与聊天中满足生活需求

4.那个微软小冰一开始跟她聊的很好,没问题,怎么到最后,回答的不是

您好，WP8酷七网团队为你解答：微软小冰是中国团队2014年5月29日发布一款智能聊天机器人，“微软小冰” *** 了中国近7亿网民多年来积累的、全部公开的文献记录，凭借微软在大数据、自然语义分析、机器学习和深度神经网络方面的技术积累，精炼为1500万条真实而有趣的语料库（此后每天净增0.7%），通过理解对话的语境与语义，实现了超越简单人机问答的自然交互。

是通过云计算、大数据、深度神经网络等技术，让机器逐渐能够具有一种基于数据相关性所产生的基本智能。毕竟和人的大脑思维不同难免会出错。

满意请采纳，不懂请追问。

5.微软小冰除了聊天还会干什么

微软亚洲互联网工程院在2014年5月29日发布一款人工智能伴侣虚拟机器人，并取名“微软小冰”。

微软小冰除了智能对话之外，”微软小冰“还兼具群提醒、百科、天气、星座、笑话、交通指南、餐饮点评等实用技能。

二代小冰完全专属于用户，在跨平台的移动互联网应用中，帮助用户完成越来越多的事务，并不断自我完善升级。

微软表示，第三代小冰整合微软多项全球领先的人工智能图像与语音识别技术，除了原有的长程情感对话能力，还具备能看、能听和能说的全新人工智能感官。

具体来说就是，第三代小冰现在支持识图功能，能够“看”到用户发送的图片甚至视频内容，并根据图片内容进行相应对话。这主要得益于微软在图片识别技术方面的突破，据微软以前的新闻称，微软识图技术已经接近人类。除此之外，第三代小冰现在也能够开口说话了，而不只是文字回复。

所以小冰是一个正在成长的伴侣型人工智能。

以上就是关于nlp算法基于什么相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。

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