自然语言处理和机器学习有什么区别？

人们通常认为机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 是同义词，尤其是随着使用机器学习模型生成自然文本的人工智能的兴起。如果您一直关注最近的人工智能热潮，您可能遇到过使用 ML 和 NLP 的产品。

虽然它们无疑是相互交织的，但了解它们的区别以及它们如何和谐地为更广泛的人工智能领域做出贡献至关重要。

什么是机器学习？

机器学习是人工智能的一个领域，涉及开发能够通过数据分析自我改进的算法和数学模型。机器学习系统不依赖明确的硬编码指令，而是利用数据流来学习模式并自主做出预测或决策。这些模型使机器能够适应和解决特定问题，而无需人工指导。

机器学习应用的一个例子是自动驾驶车辆和缺陷检测系统中使用的计算机视觉。图像识别是另一个例子。您可以在许多人脸识别搜索引擎中找到它。

理解自然语言处理

自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个子集，专注于微调、分析和合成人类文本和语音。 NLP 使用各种技术将单个单词和短语转换为更连贯的句子和段落，以促进计算机对自然语言的理解。

最接近大家的 NLP 应用程序的实际例子是 Alexa、Siri 和 Google Assistant。这些语音助手使用 NLP 和机器学习来识别、理解和翻译您的语音，并对您的疑问提供清晰、人性化的答案。

NLP 与 ML：它们有什么共同点？

您可以推断出一点是机器学习 (ML) 和自然语言处理 (NLP) 是人工智能的子集。这两个过程都使用模型和算法来做出决策。然而，它们分析的数据类型有所不同。

机器学习涵盖了更广泛的视野，涉及结构化和非结构化数据中与模式识别相关的一切。这些可能是图像、视频、音频、数字数据、文本、链接或您能想到的任何其他形式的数据。 NLP 仅使用文本数据来训练机器学习模型，以理解语言模式来处理文本到语音或语音到文本。

虽然基本的 NLP 任务可能使用基于规则的方法，但大多数 NLP 任务利用机器学习来实现更高级的语言处理和理解。例如，一些简单的聊天机器人仅使用基于规则的 NLP，而不使用 ML。尽管 ML 包含更广泛的技术，例如深度学习、变压器、词嵌入、决策树、人工、卷积或循环神经网络等等，但您也可以在 NLP 中组合使用这些技术。

机器学习在自然语言处理中的应用的一种更高级的形式是大型语言模型 (LLM)，例如 GPT-3，您一定已经以这种或那种方式遇到过。 LLM 是使用各种自然语言处理技术来理解自然文本模式的机器学习模型。法学硕士的一个有趣的属性是它们使用描述性句子来生成特定的结果，包括图像、视频、音频和文本。

机器学习的应用

如前所述，机器学习有很多应用。

计算机视觉：用于故障检测和自动驾驶车辆。 图像识别：苹果的 Face ID 识别系统就是一个例子。 用于分析 DNA 模式的生物信息学。 医学诊断。 产品推荐。 预测分析。 市场细分、聚类和分析。

这只是机器学习的一些常见应用，但还有更多应用，而且将来还会更多。

自然语言处理的应用

虽然自然语言处理 (NLP) 具有特定的应用，但现代现实生活中的用例都围绕机器学习。

句子完成。 Alexa、Siri 和 Google Assistant 等智能助手。 基于 NLP 的聊天机器人。 电子邮件过滤和垃圾邮件检测。 语言翻译。 情感分析和文本分类。 文本摘要。 文本比较：您可以在 Grammarly 等语法助手和人工智能驱动的理论评分方案中找到这一点。 用于从文本中提取信息的命名实体识别。

与机器学习类似，自然语言处理当前有许多应用，但在未来，它将大规模扩展。

机器学习和自然语言处理相互交织

自然语言处理 (NLP) 和机器学习 (ML) 有很多共同点，它们处理的数据只有一些差异。许多人错误地认为它们是同义词，因为我们今天看到的大多数机器学习产品都使用生成模型。如果没有通过文本或语音指令进行的人工输入，这些技术几乎无法工作。

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