【柯林说数】专栏：一图了解自然语言处理NLP

【前言】

人工智能再掀热潮，ChatGPT引爆AI赛道。

ChatGPT是什么？ChatGPT是由美国人工智能研究实验室OpenAl开发的智能聊天机器人，支持聊天对话、代码撰写、文案创作等任务。与传统AI相比，具有更大的对话理解和灵活性。

而ChatGPT火爆背后，主要得益于其核心技术——自然语言处理（Natural Language Processing），简称：NLP。

01 自然语言处理(NLP)是什么？

不同人类语言之间需要有翻译才能相互理解，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式进行交流？

NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁。作为人工智能的细分领域，其主要任务就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，实现人机交流的目的。

NLP工作原理是什么？简单地讲，既要使计算机能够理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达意图和思想。

①接收自然语言：计算机接受用户自然语言形式的输入

②转译自然语言：在计算机内部通过人类定义的算法进行加工、计算等操作，以模拟人类对自然语言的理解

③分析自然语言并输出结果：用人类的自然语言表达反馈内容，返回用户所期望的结果

02  NLP可以做什么？——自然语言处理应用场景

人类语言存在大量非结构化数据，缺乏正式规则以及缺少实际上下文或意图，其语言的复杂性、多样性和歧义性等都给计算机理解和产生语言带来难题。

如何让计算机读懂人类语言？由此，NLP的目标就是开发算法和模型，使得计算机可以实现语言的各种处理功能。如：

①自然语言理解：以机器可读的方式从文本中提取含义来让计算机准确理解人类生成的自然语言以供分析处理。

②自然语言生成：让机器将非语言格式的数据转换生成人类可以理解的自然语言形式的文本。

③机器学习：NLP系统的算法是基于机器学习，用于构建和训练各种模型，如神经网络、决策树等。

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④信息检索：构建搜索引擎、信息抽取系统等帮助用户快速检索和获取想要的信息。

数据显示，2022年我国自然语言处理软件及服务市场规模达到174.5亿元。自然语言处理需求不断提升，并逐步渗透应用在各个领域中，帮助诸多类型应用实现智能化。

①文本领域：搜索引擎、信息检索、机器翻译、自动摘要、文本分类、意见挖掘、舆情分析、自动判卷系统、信息过滤和垃圾邮件处理等应用。例如，在搜索引擎中，NLP技术可以进行相关性分析、文本分类等，帮助用户快速得到需要的信息，如Google、百度搜索。​​​​​​​

②语音领域：语音助手、智能客服、聊天机器人、自动问答、智能解说和智能远程教学与答疑等应用。利用NLP技术使计算机能够识别用户的语言并进行相应的回应，实现人机交互。

03 自然语言处理(NLP)在医学领域的价值及应用   

在数字医疗场景下，医疗文本信息处理显得更为重要。医疗数据作为医院的核心资产，大多以半结构化或非结构化自然语言的形式收集和存储，难以挖掘其深层价值。

如何将电子病历等临床非结构化文本信息转化为计算机可识别的结构化数据？​​​​​​​

如何从海量的病历数据中快速、准确地捕获到有意义的信息，进而合理地管理、分析与应用？​​​​​​​

医院科研人员如何利用大量非结构化的生物医学文本数据服务于临床研究？

利用自然语言处理(NLP)与医疗具体场景需求相融合，解决医院非结构化数据堆积、数据难以充分利用的难题，释放数据本身价值，对医疗信息化、医学研究具有重要意义。

自然语言处理(NLP)在医疗领域的实践

电子病历内涵质控

应用计算机自然语言处理技术对电子病历内容进行一致性、逻辑性、合理性审核与评价，实现病历文书的全程监管与智能检测，提升临床病历质量。

医学知识库构建

通过自然语言处理(NLP)，将知识从大量非结构化的文本信息中提取出来搭建医学知识库，形成知识本体或者知识网络，便于后续的NLP任务（问诊咨询、用药问答等）。

医疗决策支持

自然语言处理（NLP）技术以临床诊疗指南、操作规范为参考，在对医疗文书进行结构化处理后，根据病历和症状诊断疾病，辅助医生临床决策。

新药研发

依托自然语言处理技术（NLP）检索分析海量的文献、专利和临床试验报告非结构化数据库，识别和探索药物和疾病之间的作用关系，在短时间内发现新机制和新靶点。

NLP技术正被广泛应用于医疗领域，结合语音识别技术，在医疗场景中的应用还涉及智能问诊、语音录入电子病历等，帮助医生快速轻松地完成诊断和治疗过程，赋能更精准、更智能的智慧医疗服务。

ChatGPT带动自然语言处理(NLP)步入快车道

探索自然语言处理与人工智能的无限可能性

并应用于医疗领域的更多实际场景

对人类未来的医学发展具有重要意义