语言是一项基本的沟通工具。人类使用语言来传递信息和意义，人类善于用语言来描述现实世界。我们通常会通过语义线索来实现这一点，语义线索可以是文字，符号或者图像，它能提供与现实世界中所代表的事物更紧密的联系。

当人们看到文本时，他们通常能理解其中的含义。而当计算机看到文本时，它们只能看到字符串，无法将其对应到现实世界的事物或者理解其中包含的想法。随着人类越来越依赖于计算系统，计算机理解文本和语言也变得越来越重要。这就是自然语言处理（NLP）的作用。现在，机器学习和人工智能正在不断发展，自然语言处理正是计算机与人类交流之间的桥梁。

什么是自然语言处理？

自然语言处理是计算机科学和计算语言学中的一个领域，用于研究人类（自然）语言和计算机之间的相互作用。语义是指单词之间的关系和意义。自然语言处理的重点是帮助计算机利用信息的语义结构（数据的上下文）来理解含义。

例如，统计图表可能非常抽象。下图是一个对数图表，展示了各种动物的大脑和体重之间的关系。

现在，如果我们应用语义来更好地表达此图的含义，它将如下所示：

第二张图表使用了与每个动物相关的图像。然后图表立即变得更有意义了，因为我们的视觉系统不必识别前一图像中杂乱的文本标签。

同样地，计算机使用语义来为单词和文本分配含义和意图。这能允许计算机和最终用户之间的对话。

自然语言处理的例子

自然语言已经渗透到日常生活中。最常见的自然语言技术有 Alexa，Siri 和 Google Assistant 等，这些技术能够通过识别语音模式来推断意义并提供适当的响应。NLP 也是一些 Gmail 功能的基础。例如 Gmail 使用 NLP 来自动解析并理解电子邮件的内容，它能够检测到像会议邀请，包裹发货通知和提醒等的内容。

NLP 使用强大的解析，语法规则和算法来从人们的话语中获得意图。话语是通用语言中的语句或问题片段，由一系列的关键字组成。

NLP 另一个常见的例子是网络搜索引擎。当您在搜索引擎中输入短语时，它将根据其他类似的搜索行为提供建议。您还可以在社交媒体网站上的搜索功能中看到它。例如，搜索“我认识的居住在奥斯汀的人”，这将显示在该地区的朋友列表。

自然语言如何影响商业智能

如今，商业智能（BI）供应商正在为可视化提供自然语言界面，以便用户可以自然地与他们的数据进行交互，在他们想到问题时提出问题。在 BI 市场中，自然语言通常被归类在“智能分析”中，与机器学习和人工智能的应用有关。

自然语言处理能够为所有层次的用户（从初级到高级）开放数据分析，因为使用该技术来获得见解并不需要深入了解 BI 工具。

“每个人都渴望获得有关数据的见解。自然语言是解决这一问题的一种重要方式。它能够让您询问有关数据的问题，而不需要考虑这样做的原理。”

——Tableau 自然语言团队的开发经理 Vidya Setlur

在询问有关数据的问题时，人们通常不会从空白状态开始。我们经常会依赖上下文来激发我们的好奇心。同样地，在 BI 工具中，NLP 系统利用对话中的上下文来理解用户查询背后的意图并进行进一步对话，从而创建更自然的对话体验。

例如，如果某人对他的数据有后续问题时，他不必复述问题以深入挖掘或澄清歧义。您可以使用 BI 工具“查找加利福尼亚附近的大地震”，然后提出一个后续问题，例如“德克萨斯附近怎么样？” 而不需要在第二个问题中也提到地震。

上图是某人在 Tableau 自然语言功能中询问数据问题的例子，Ask Data。

BI 工具中的自然语言功能能够让人们通过简单地与数据的交谈来获得洞察力。随着 BI 行业自然语言的日趋成熟，它将打破组织采用分析的障碍，并改变人们与数据交互的方式。

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