AI产品养成（5） NLP的应用 从0打造一款 智能客服产品
2023-04-26 19:12:10 1 举报AI智能生成
AI产品养成（5） NLP的应用 从0打造一款 智能客服产品
作者其他创作
大纲/内容
自然语言处理<br>（NLP，Natural <br>Language Processing）<br>的应用场景<br>
<font color="#ff0d00">语音识别：</font>通过NLP技术，我们可以将语音信号转换成文本，从而实现语音交互、语音搜索、虚拟语音助手等功能。<br>
<font color="#ff0d00">文本分类：</font>基于自然语言处理的文本分类技术，可以对大量文本进行自动分类，如新闻分类、评论分类、情感分析等。<br>
<font color="#ff0d00">机器翻译：</font>利用NLP技术，我们可以开发出能够进行自动翻译的机器翻译系统，对不同语言的文本进行实时翻译。<br>
<font color="#ff0d00">自然语言生成：</font>通过NLP技术，我们可以让计算机自动生成符合语法和语义规范的自然语言文本，如文章生成、摘要生成、对话系统等。<br>
<font color="#ff0d00">智能问答：</font>基于NLP技术，我们可以建立起智能问答系统，实现自动回答用户提出的问题，如智能客服、智能助手等。<br>
ChatgptVS<br>传统NLP模型<br>
<font color="#ff0d00">相对于传统的自然语言处理模型，<br>ChatGPT具有更好的上下文感知能力，<br>并且能够在大规模通用语料库上<br>训练获得通用的语言模型，<br>因此具备更好的泛化能力。<br>而传统自然语言处理模型需要<br>依赖手动编写规则或特征，<br>并且适用于特定领域，<br>不具备ChatGPT的灵活性</font>。<br>
<font color="#ff0d00">无需手动编写规则或特征：</font><br>传统自然语言处理需要手动编写规则或特征，并依赖语言学和统计学知识。而ChatGPT只需要训练一种端到端的神经网络模型，不需要对不同任务编写不同的规则和特征。<br>
<font color="#ff0d00">具有更好的泛化能力：</font><br>由于训练数据的规模越来越大，而且覆盖面更广，因此GPT模型能够在各种领域内进行更好的泛化，而且能够处理更加复杂的语言结构。<br>
<font color="#ff0d00">能够生成连贯、自然的语言：</font><br>相较于传统模型，ChatGPT具有更好的上下文感知能力，因此它能够在回答问题、进行对话等应用场景中生成连贯、自然的语言。<br>
<font color="#ff0d00">相对灵活：</font><br>传统自然语言处理模型适用于特定领域，需要事先定义好规则和特征。而<font color="#ff0d00">ChatGPT可以通过在大规模通用语料库上进行训练来获得通用的语言模型，不需要针对具体领域进行特殊处理。</font><br>
NLP<br>智能客服<br>产品流程<br>
语料获取
业务积累
网络收集
外部采购
语料预处理
<b><font color="#ff0d00">语料清洗：</font></b><br>对收集到的语料进行清洗，去除标点符号、停用词，过滤掉无用的文本信息，保留有用的文本信息。此外，还需要处理缺失值、不完整的句子、<br>不符合语法的字符等问题。<br>
<font color="#ff0d00"><b>分词：</b></font><br>将处理好的文本按照一定规则进行分词。分词可以使用已有的分词工具，也可以自行编写分词程序。<br>
<font color="#ff0d00">词典的分词方法: <br></font>首先通过收集和构建词典，利用词典匹配算法来实现分词。<br>该方法优点是简单快速，缺点是不能发现新词。<br>
<b><font color="#ff0d00">统计的分词方法：<br></font></b>如基于N-gram模型的分词方法，<br>利用已经标注好的语料库进行训练，<br>根据词频概率和条件概率来确定最优的词语组合。<br>该方法能够发现新词，但对于歧义词可能存在问题。<br>
<font color="#ff0d00">规则的分词方法：</font><br>事先定义好一些规则，对满足某些特定规则的词进行切分。<br>该方法可以精准地切分出特定的词语，<br>但规则需要人工制定，难以覆盖到所有情况。<br>
<font color="#ff0d00">基于深度学习的分词方法：</font><br>如基于LSTM、CRF等深度学习模型的分词方法。<br>通过输入大量的语料数据，利用神经网络学习特征，<br>提高分词准确率，具有较高的效果。<br>但需要大量的数据和计算资源，训练时间较长。<br>
<font color="#ff0d00">词性标注、句子切分</font><br>词性标注就是给每个字或者词语打标签，主要方式包括普通词性标注和专业标注：<br>
<font color="#ff0d00">普通词性标注：</font><br>将句子中的词标记为名词、<br>动词或者形容词等等<br>
<font color="#ff0d00">专业词性标注：</font><br>针对特定行业领域的词性标注，<br>如医疗行业、教育行业等等<br>
<font color="#ff0d00">特征提取：提取有用的特征信息</font><br><br>
<font color="#ff0d00">数据存储：将处理好的语料库数据进行存储，可以采用数据库或者文件格式。</font>
文本表示
<font color="#ff0d00">将分好词的语料转化为<br>计算机可以处理的类型。</font><br>由于模型只能处理数量化的信息，<br>将已分词的字符转化成编码<br>或向量矩阵的形式，<br><br>
词袋模型
词袋模型是最简单最基础的文本表示模型，<br>它将整段文本以词为单位切分开，构成一个向量，<br>向量中每个元素表示对应词在文本中出现的次数或者频率。<br>
主题模型
通过对多篇文档进行分析，<br>从中挖掘出隐藏在文档背后的主题，<br>同时为每篇文档分配主题分布。<br>
词嵌入模型
将单词映射到一个低维度的向量空间中，<br>使得语义相近的单词在向量空间中的距离更近<br>
文本计算
经过对语料库的词进行运算计算，<br>通过余弦距离、欧氏距离、皮尔逊相关度等来计算相似度。<br>获取和用户咨询问题最相似的语料，<br>然后将语料对应的标准回答反馈给用户了。<br>
学习来源： 刘海丰《成为AI产品经理》京东高级架构师 +Chatgpt学习查询
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