自然语言处理在很多APP中都有实际应用的场景，比如在电商软件中，客服问答系统、评论情感分析、带有语义识别的搜索、商品自动分类、用户画像等等。那么本篇作为自然语言处理浅学的第一篇，就着重来讲一下背景知识。
背景知识
自然语言处理，英文是natural language process, NLP，说白了就是利用计算机去对文本进行分析的加工。
由于自然语言处理是一门交叉的学科，因此学习它的话，需要了解很多其他学科的知识。比如：
- 概率论：需要了解概率、条件概率、贝叶斯法则；二项分布、期望、方差；最大似然估计、梯度下降等等
- 统计学：建模、数据稀疏问题、回退方法等
- 机器学习：分类、感知器、支持向量机
- 语言学：构词、词类、句法、语义；语料库和知识库等等
因此可以看到，想要了解自然语言处理，还是需要浓厚的背景基础的。
应用场景
机器翻译
这个是自然语言处理最为人知的场景，也是现在没有什么明确商业化的场景。一般都是拿这种机器翻译来作为某个应用的组成部分，比入跨语言的搜索引流等等。
国内外对于机器翻译都有比较成熟的产品，比如百度翻译、有道翻译、Google 翻译等等。
机器翻译由于涉及到语义分析、上下文环境等面临很多挑战。
体验频道：
情感分析
情感分析在一些评论机制的app中比较有用，比如某酒店网站，下面会有居住过的客人的评价，如果评论有几千条，满满的都是脏乱差，那谁还想住呢！
所以可以通过情感分析，分析用户评论是积极的还是消极的，根据一定的排序规则和显示比例，在评论区显示。
同样这个场景也适用于电商网站的商品评价。
智能问答
问答系统在一些电商网站也很有实际价值，比如充当客服角色。有很多基本的问题，其实并不需要真的联系人工客服来解决。通过这种智能的问答系统，就可以排除掉大量的用户问题，比如商品的质量投诉啊、商品的基本信息查询啊之类的。
这样可以省去大量的人工成本。
体验频道：
- 图灵机器人：http://www.tuling123.com/experience/exp_virtual_robot.jhtml?nav=exp
- 京东客服jimi：http://jimi1.jd.com/
信息提取
在很多搜索引擎的公司，都会采集各种数据，然后进行信息的提取分析。比如新闻的自动分类，就需要针对文本提取关键信息，然后应用一些tf-idf的算法，进行主要的主题分析，从而进行自动的分类。
语音输入
说到这个就不得不提科大讯飞了，前一阵新闻推广了讯飞的翻译器——他能根据的中文同声传译翻译成英文，也就是说习大大以后再也不需要带着一名翻译官出访其他国家了（话说，这跟我们有什么关系），以后可以去国外爽歪歪的旅游了（再也不用点餐的时候this this this ok了，咱们直接点宫保鸡丁、麻婆豆腐）。
体验频道：
舆论分析
说到这个舆论分析，最著名的就是奥巴马的总统竞选了。比如通过数据分析筹集资金，改变广告的投放策略，制作有效的拉票推荐等等。
参考：http://tech.qq.com/a/20121108/000182.htm
这个如果是那些明星的公关工作室，应该会很有用吧。比如最近《那年花开月正圆》挺火，孙俪成了舆论焦点，这个时候相关的明星发一些贴边的新闻，就能炒作一下！
语言生成（新闻、篮球解说、文本摘要）
再语言生成方面目前也有很多的应用场景，比如体育类节目的ai解说：
http://www.techweb.com.cn/it/2016-08-17/2376291_4.shtml
由于这个在电商领域应用的方向比较少，因此就不太关注了。
知识图谱（略）
知识图谱不知道啥时候突然就火了，也许是因为它能够描述复杂的关联关系。看到知识图谱的兴起，我还是有一些兴奋的，因为再读研期间搞的就是偏复杂网络的方向。复杂网络是一种复杂的图结构，图的点与线都有复杂的描述关系。在知识图谱中也是如此，不过知识图谱是面向业务领域的，比如百度描述明星关系的案例。
http://tupu.baidu.com/xiaoyuan/
有了这种知识图谱的基础，随便搜索黄晓明的老婆是谁？ 就很容易回答出来了。
那么再电商领域，也许可以根据商品的关系或者产地、供应商等建立知识图谱，然后进行捆绑销售、促销活动、精准营销等活动，带动商品的曝光和销量。
推荐书籍
《数学之美》
《自然语言处理综论》
《统计自然语言处理》
《统计学习方法》
《机器学习实战》
《集体智慧编程》
参考
1 百度在NLP领域都做了什么？https://www.leiphone.com/news/201702/LDdGVnuiyP9HiPXa.html
2 机器翻译原理：https://www.zhihu.com/question/24588198
