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
（NLP，Natural
Language Processing）
的应用场景
（NLP，Natural
Language Processing）
的应用场景
语音识别：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。
文本分类：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。
机器翻译：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。
自然语言生成：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。
智能问答：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。
ChatgptVS
传统NLP模型
传统NLP模型
相对于传统的自然语言处理模型，
ChatGPT具有更好的上下文感知能力，
并且能够在大规模通用语料库上
训练获得通用的语言模型，
因此具备更好的泛化能力。
而传统自然语言处理模型需要
依赖手动编写规则或特征，
并且适用于特定领域，
不具备ChatGPT的灵活性。
ChatGPT具有更好的上下文感知能力，
并且能够在大规模通用语料库上
训练获得通用的语言模型，
因此具备更好的泛化能力。
而传统自然语言处理模型需要
依赖手动编写规则或特征，
并且适用于特定领域，
不具备ChatGPT的灵活性。
无需手动编写规则或特征：
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。
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。
具有更好的泛化能力：
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。
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。
能够生成连贯、自然的语言：
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。
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。
相对灵活：
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。
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。
NLP
智能客服
产品流程
智能客服
产品流程
语料获取
业务积累
网络收集
外部采购
语料预处理
语料清洗：
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、
不符合语法的字符等问题。
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、
不符合语法的字符等问题。
分词：
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。
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。
词典的分词方法:
首先通过收集和构建词典，利用词典匹配算法来实现分词。
该方法优点是简单快速，缺点是不能发现新词。
首先通过收集和构建词典，利用词典匹配算法来实现分词。
该方法优点是简单快速，缺点是不能发现新词。
统计的分词方法：
如基于N-gram模型的分词方法，
利用已经标注好的语料库进行训练，
根据词频概率和条件概率来确定最优的词语组合。
该方法能够发现新词，但对于歧义词可能存在问题。
如基于N-gram模型的分词方法，
利用已经标注好的语料库进行训练，
根据词频概率和条件概率来确定最优的词语组合。
该方法能够发现新词，但对于歧义词可能存在问题。
规则的分词方法：
事先定义好一些规则，对满足某些特定规则的词进行切分。
该方法可以精准地切分出特定的词语，
但规则需要人工制定，难以覆盖到所有情况。
事先定义好一些规则，对满足某些特定规则的词进行切分。
该方法可以精准地切分出特定的词语，
但规则需要人工制定，难以覆盖到所有情况。
基于深度学习的分词方法：
如基于LSTM、CRF等深度学习模型的分词方法。
通过输入大量的语料数据，利用神经网络学习特征，
提高分词准确率，具有较高的效果。
但需要大量的数据和计算资源，训练时间较长。
如基于LSTM、CRF等深度学习模型的分词方法。
通过输入大量的语料数据，利用神经网络学习特征，
提高分词准确率，具有较高的效果。
但需要大量的数据和计算资源，训练时间较长。
词性标注、句子切分
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：
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：
普通词性标注：
将句子中的词标记为名词、
动词或者形容词等等
将句子中的词标记为名词、
动词或者形容词等等
专业词性标注：
针对特定行业领域的词性标注，
如医疗行业、教育行业等等
针对特定行业领域的词性标注，
如医疗行业、教育行业等等
特征提取：提取有用的特征信息
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。
文本表示
将分好词的语料转化为
计算机可以处理的类型。
由于模型只能处理数量化的信息，
将已分词的字符转化成编码
或向量矩阵的形式，
计算机可以处理的类型。
由于模型只能处理数量化的信息，
将已分词的字符转化成编码
或向量矩阵的形式，
词袋模型
词袋模型是最简单最基础的文本表示模型，
它将整段文本以词为单位切分开，构成一个向量，
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。
它将整段文本以词为单位切分开，构成一个向量，
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。
主题模型
通过对多篇文档进行分析，
从中挖掘出隐藏在文档背后的主题，
同时为每篇文档分配主题分布。
从中挖掘出隐藏在文档背后的主题，
同时为每篇文档分配主题分布。
词嵌入模型
将单词映射到一个低维度的向量空间中，
使得语义相近的单词在向量空间中的距离更近
使得语义相近的单词在向量空间中的距离更近
文本计算
经过对语料库的词进行运算计算，
通过余弦距离、欧氏距离、皮尔逊相关度等来计算相似度。
获取和用户咨询问题最相似的语料，
然后将语料对应的标准回答反馈给用户了。
通过余弦距离、欧氏距离、皮尔逊相关度等来计算相似度。
获取和用户咨询问题最相似的语料，
然后将语料对应的标准回答反馈给用户了。
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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