如今，我们可以在日常生活中看到许多 NLP 算法的例子，从机器翻 实际应用中的 译到情绪分析。如果正确应用，这些用例可以提供巨大的价值。机器翻译
机器翻译使用计算机将单词、短语和句子从一种语言翻译成另一种语言。它可以帮助您快速翻译大量文本。例如，如果您希望将一本书或一个网站翻译成另一种语言，那么这将非常有用。
即使您不懂文档的语言，机器翻译也能帮助您理解文档的含义。如果您与国际客户合作，并且有需要翻译成您的母语的文件，这种自动翻译可能特别有效。
自动摘要
自动摘要是从较长的文本中创建简短、可操作 手机号码数据 摘要的过程。这通常用于处理大量非结构化数据（例如新闻文章、电子邮件、商业文档等）并突出显示每个文件中的核心信息。有了这些信息，人们就可以确定内容是否与他们相关且有用。
这里的挑战是建立上下文。为了让您的模型提供高水平的准确性，它必须能够识别文章中的中心思想并确定哪些句子与其相关。您消除信息歧义的能力最终将决定您的自动摘要计划的成功。
语音识别
语音识别可将口语转换为书面或电子文本。公司可利用此功能帮助改善呼叫中心的客户服务、口述医疗记录等。
挑战在于，人类的语音机制很难用计 们最近开始重点介绍新闻学硕士课程的 算机复制，因为这个过程非常复杂。它涉及声学分析、特征提取和语言建模等多个步骤。
符号、统计或混合算法可以支持您的语音识别软件。例如，规则可以映射单词或短语的序列，神经网络可以检测语音模式，它们共同提供对口语的深刻理解。
文本分类
文本分类是将文本文档自动归类到一个或多个预 巴西商业名录 定义类别的过程。文本分类通常用于商业和营销，以对电子邮件和网页进行分类。
每个文档都表示为一个单词向量，其中每个单词由一个特征向量表示，该特征向量由其在文档中的频率和位置组成。目标是使用某种距离度量为每个文档找到最合适的类别。
文本分类有多种用途。例如，它可用于将句子分类为正面或负面。它还可以预测文档属于哪个类别。这对任何行业的任何公司都很有用。