NLP自然语言处理与ML机器学习有什么区别?

自然语言处理和机器学习都是更广泛的人工智能领域的子课题。通常,人们会同时谈论这两个领域,但它们之间也有重要的区别。

机器学习(ML)是一个不可或缺的领域,它推动了许多人工智能的进步,包括自然语言处理(NLP)领域的重要发展。虽然 ML 和 NLP 有一些重叠,但每个领域都有不同的能力、用例和挑战。

ML 使用算法来教导计算机系统如何执行任务,而无需直接编程,这使它成为许多人工智能应用的关键。另一方面,NLP 专注于使计算机系统能够理解和生成人类语言,通常在训练过程中依赖于 ML 算法。

什么是机器学习?

ML 是人工智能的一个子领域,侧重于训练计算机系统有效地理解和使用数据。计算机系统使用 ML 算法从历史数据集中寻找数据中的模式和关系,从而进行学习。ML 的一个主要特点是能够帮助计算机在没有明确编程的情况下逐步提高性能,因此非常适合任务自动化。

虽然近来人工智能越来越受欢迎,特别是随着生成式人工智能的兴起,但这种做法已经存在了几十年。一般认为,ML 可以追溯到 1943 年,当时逻辑学家 Walter Pitts 和神经科学家 Warren McCulloch 发表了第一个神经网络数学模型。这与其他计算技术的进步一起,为现代 ML 算法和技术打开了大门。

机器学习的类型

训练 ML 模型有四种主要方法:监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。每种学习类型都有自己的一套数据收集、数据标记和算法训练方法。

NLP自然语言处理与ML机器学习有什么区别?

每种 ML 训练方法都具有不同的特点和技术

 

机器学习用例

人工智能为企业带来了一系列好处。利用 ML 实现任务自动化可以为企业节省时间和资金,而且 ML 模型可以处理人工无法管理的大规模任务。

在企业中实施 ML 有多种策略和技术。开发一个针对组织特定用例的 ML 模型可能非常复杂,需要密切关注、专业技术知识和大量详细数据。MLOps 是一门结合了 ML、DevOps 和数据工程的学科,可以帮助团队高效地管理 ML 模型的开发和部署。

由于 ML 往往能更好地理解和使用数据,因此它在各行各业都有广泛的用例,从医疗保健到金融服务,再到商业和零售业。ML 用例包括以下内容:

  • Make predictions.
  • Generate content.
  • Classify and cluster data points.
  • Power recommendation engines.
  • Assist self-driving cars.
  • Aid in medical diagnostics.
  • Detect fraud or threats.
  • Filter spam.
  • Automate organizational processes.
  • Supplement other AI and software engineering processes.

 

什么是自然语言处理?

NLP 是人工智能的一个子领域,涉及使用一系列技术(包括 ML 算法)训练计算机系统理解和模仿人类语言。

通过教会计算机理解自然语言,NLP 打通了计算机与人类之间的沟通渠道,提高了工作流程效率。NLP 可帮助企业从结构化和非结构化的自然语言数据(如电子邮件、文档和文章)中分析并获得洞察力。

与许多其他人工智能子领域一样,NLP 领域通常被认为起源于 20 世纪 50 年代。1950年,计算机科学家兼数学家阿兰-图灵首次提出了模仿游戏,即后来的图灵测试。这项早期的基准测试将以类似人类的方式解释和生成自然语言的能力作为衡量机器智能的标准–对语言学的重视是NLP领域的重要基础。

早期的 NLP 是基于规则的,依靠语言规则而不是 ML 算法来学习语言模式。随着计算机及其底层硬件的发展,NLP逐渐融入了更多的规则,并最终融入了算法,与工程学和ML更加紧密地结合在一起。

随着 2000 年代 ML 的兴起,NLP 的能力得到了增强,并从基于规则的方法转变为基于 ML 的方法。如今,在生成式人工智能时代,NLP 已经达到了前所未有的公众认知水平,大型语言学习软件的流行也使 NLP 成为了一种新的技术。

自然语言处理技术

NLP 有两种主要技术:语法和语义。

语法驱动技术涉及分析句子结构,以辨别单词之间的模式和关系。例如,解析或分析语法结构;单词分割或将文本分割成单词;断句或将文本块分割成句子;词干或删除单词中的常见后缀。

语义技术侧重于理解单个词语和句子的含义。例如词义消歧,或确定某个词在特定语境中的含义;命名实体识别,或识别专有名词和概念;以及自然语言生成,或生成类似人类的文本。

NLP 主要分为两个阶段。第一阶段是数据预处理,即为分析准备数据。数据准备技术包括以下实例:

  • Entity extraction, or identifying relevant pieces of information.
  • Lemmatization, or reducing words to their base form, known as a lemma.
  • Part-of-speech tagging, or identifying words by their grammatical function.
  • Stop word removal, or eliminating common and unimportant words, such as and or the.
  • Tokenization, or splitting text into shorter units such as words, phrases and syllables, known as tokens.

数据预处理完成后,第二阶段是算法开发。这一阶段主要涉及两种算法:基于规则的算法和 ML 算法。

从 20 世纪 50 年代到 90 年代,NLP 主要使用基于规则的方法,即系统学会使用详细的语言规则来识别单词和短语。随着 2000 年代 ML 技术的兴起,ML 算法被纳入 NLP,从而能够开发出更复杂的模型。例如,深度学习的引入使得 NLP 系统更加复杂。

自然语言处理使用案例

在许多人工智能系统和工具中,计算机都需要理解和使用自然语言,其中就采用了 NLP。以下是现实世界中 NLP 使用案例的几个例子:

  • Analysis and categorization of textual data.
  • Grammar and plagiarism checkers.
  • Language generation and translation.
  • Sentiment analysis.
  • Spam detection.
  • Speech and voice recognition.

 

自然语言处理与机器学习

自从该领域从基于规则的处理转向基于规则的处理以来,NLP 通常使用 ML 和深度学习技术来教计算机理解自然语言。

ML 和深度学习算法非常适合处理大型、复杂的文本数据集。因此,ML 和深度学习构成了许多 NLP 技术的基础。一个常见的比喻是,ML 之于 NLP 就像数学之于物理: ML 是 NLP 流程的基础。

NLP自然语言处理与ML机器学习有什么区别?

虽然两者都是人工智能的子领域,但 NLP 通常依赖于 ML 和深度学习技术。

虽然 NLP 和 ML 之间存在一些重叠–尤其是在 NLP 如何依赖 ML 算法和深度学习方面–但较简单的 NLP 任务可以在没有 ML 的情况下执行。但是,对于处理更复杂任务并希望通过 NLP 实现最佳结果的组织而言,通常建议采用 ML。

尽管 NLP 和 ML 有重叠之处,但它们也有独特之处,特别是在应用和挑战方面。

应用

从广义上讲,NLP 和 ML 有着不同的侧重点。ML 训练计算机系统识别数据中的一般模式,而 NLP 的重点则是语言中的具体模式。这种区别也使它们的应用各具特色: ML 有广泛的用途,包括支持 NLP 等其他人工智能流程,而 NLP\ 的功能范围较窄,主要集中在与语言相关的任务上。

ML 的应用范围很广,包括以下方面:

  • 异常检测,包括识别异常实体、事件或数据以进行评估。
  • 业务流程自动化,包括一系列业务任务的自动化。
  • 计算机视觉,包括对图像进行数字化和分析,为人工智能模型的预测或决策提供信息。
  • 医疗诊断,包括识别医疗状况并提出治疗建议。
  • 预测分析,包括创建能够准确预测事件、行为和趋势的模型。
  • 推荐引擎,根据用户的行为向其推荐内容。
  • 供应链管理,包括优化供应链流程和解决中断问题。
  • 威胁检测,包括识别欺诈、恶意软件和其他安全威胁。

相比之下,NLP 提供的特定语言应用范围较窄,例如以下应用:

  • 机器翻译,使计算机系统能够将输入文本从一种语言翻译成另一种语言。
  • 自然语言生成:使计算机系统能够生成语言输出,是许多生成式人工智能架构的基础,包括 OpenAI\ 的 GPT 模型系列。
  • 文本分类:根据标记将文本分为不同类别。
  • 文本提取,包括提取重要数据以创建摘要和分析。

挑战

近几十年来,人工智能的进步离不开 ML。然而,ML 也面临着不少挑战。

首先,许多 ML 模型和系统都很昂贵。它们需要高质量的数据,而且是大量的数据。对企业来说,收集和标注这些数据既费钱又费时。此外,由于人工智能的复杂性,有必要雇用一支由训练有素的专家(如人工智能工程师)组成的人工智能团队,这可能是成功采用人工智能的另一个障碍。最后,如果不仔细考虑,ML 的偏差会给企业带来许多负面影响。

由于 NLP 通常使用 ML 算法,因此它也面临着与复杂性、成本和偏见相关的类似挑战。然而,NLP 还面临另一个挑战:人类语言的细微差别。

语言是复杂的,充满了讽刺、语气、语调、文化特性和其他微妙之处。自然语言的质量不断变化,任何系统都很难精确地学习到所有这些细微差别,因此要完善系统理解和生成自然语言的能力本身就很困难。

Olivia Wisbey 是 TechTarget 企业人工智能网站的副编辑。她毕业于科尔盖特大学(Colgate University),获得英国文学和政治学学士学位,并在该大学的写作和演讲中心(Writing and Speaking Center)担任同行写作顾问。

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