曼孚科技2020-07-07 15:13:31在資料標註行業，自然語言處理有三種比較常見的標註型別：實體識別、OCR轉寫以及文字分類。
實體識別是指識別文字中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名、專有名詞等：
OCR是指對圖片中的文字進行轉寫：
文字分類是指按照文字型別對文字進行分類：
NLP資料標註對專業知識的要求度比較高，需要具備一定的文字分析能力。
路人與大師2020-07-07 22:14:57自然語處理，任務分為幾類，文字分類，命名時裡識別，閱讀理解，關係抽取，事件抽取。以文字分類舉例，我們需要注意的是各個樣本的多樣性。例如我認為包含a單詞和a單詞相近的詞的資訊是屬於一類的。那麼這個時候可以做，一個粗篩選。這個粗篩選之後呢？我們去尋找下一個實體對，對新的資訊進行標註。當我們發現新的類別和原有類別存在交集的時候。這個部分就是文字分類所需要注意的核心標註。以命名實體識別舉例，明明是李什別呢是在一段文字中找到自己所需要的實體，核心問題就是解決在不同上下文文字中的，語義邊界機率圖計算。這裡面需要注意的一點是一個實體的表示多樣性。上下文的指代消解。以及一詞多義的正確標註。再往下的閱讀理解呢，主要是分為兩種情況，一種情況是答案在原文中的，另外一種情況是答案並不在原文中的。現階段的技術解決的都是第一種。也就是答案在原文內，並且答案是連續，字元的。這個時候所需要考慮到的就是答案的準確性。通常這個技術可以被用於基於文件式的對話，關係抽取，事件抽取。
Ada2020-07-11 10:20:07NLP主要的作用就是處理各種語言類的資料，根據這些資料提取有用資訊來輔助之後的各種應用，比如簡單的標註、情感分類、自動回覆。這裡面涉及到的其實是一個很複雜的過程，涵蓋了很多的學科，有語義學（透過語言語法等協助解剖簡化語言資料）、計算機科學（語言資料需要透過計算機來處理）、資訊科學（從宏觀角度設計資訊互動）、人工智慧（各種演算法輔助處理語言資料），因此要掌握NLP的話也必須對這些學科相關的領域和技術有一定的瞭解，具體來說主要有：
語義學
語法歸納（透過分析語言資料來重新歸納適用於計算的語法）
詞性解剖（一個詞可能在不同的語境可能有不同的意思，在一個句子裡面不同的位置可能詞性也不同，這些都需要精準的辨別）
斷句（根據相關規則或統計資訊來把段落分割成更小的句子單元）
關係分析（獲取語句間的相互關係）
關鍵詞提取（提取出和主題相關的文字）
命名實體識別（如何把關鍵詞進行歸類，比如一個名字的屬性應該是地點、人物還是時間）
語言翻譯（將一種語言自動翻譯為另一種語言）
語言生成（利用既定語法和詞彙庫自動生成語言）
計算機科學
OCR（從圖片中提取語言文字）
語音識別（從音訊中提取語言文字）
資料庫（資料儲存和提取）
文字語音轉換（將文字轉換為音訊，比如各種櫃檯導航機器人）
資訊科學
人機互動（設計適合的相互模式，比如網站UI）
人工智慧
涉及各種機器學習演算法，主要用於分類和預測
支援向量機
決策樹
隨機森林
貝葉斯
神經網路
冰山資料Iceberg Data2020-10-28 18:23:06NLP文字類標註是資料標註行業難度最大的領域之一，技術分類樓上已經回覆過了。
日常的對話類資料是比較簡單的，比如針對一條評論進行情感判斷、主體提取、客體提取，因為這些都是常識性的，但是隨著AI的普及，使用NLP技術的公司種類繁多，當遇到專業性較強的領域便需要該專業的人員或者專家進行打標，比如涉及金融、醫療等專業知識的資料。
景聯文科技2021-11-29 22:11:51NLP是自然語音處理的簡稱，它是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，是機器語言和人類語言直接溝通的橋樑，用來實現人機交流的目的，自然語言處理很多時候都是一門綜合性的學問，是一門融入了語言學、數學、計算機科學於一體的科學 。
NLP資料標註主要應用於文字檢索、文字分析/情感分析、資訊抽取、序列標註、文字摘要、問答系統、對話系統、知識圖譜、文字聚類等領域。
在日常生活中已實現了多種場景的應用，比如谷歌的百度所代表的搜尋引擎，就是 NLP 下 information retrieval 的經典應用，搜狗就是融入了 NLP 中的語言模型才能實現現如今很好的體驗；“今日頭條”的推薦系統，深度融合 了NLP 的命名實體識別、句法分析等技術，才實現了對人的精準推薦；天眼查則是成功運用了知識圖譜的，諸如此類，還有很多。
詳情可以看看我們官網。
