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谷歌正式推出云自然語言API

轉(zhuǎn)帖|行業(yè)資訊|編輯：鄭恭琳|2016-09-05 15:05:10.000|閱讀 290 次

概述：將自然語言處理（NLP）的先進(jìn)成果，從前沿研究的小世界里拿出來，送到普通的數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件工程師手中，這已經(jīng)成為一場運動。7月20日，谷歌也加入進(jìn)來，發(fā)布了測試版的云自然語言API。

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谷歌的NLP API讓用戶可以利用如下三個核心的NLP特性：

情感分析——分析語言的基調(diào)，比如積極或消極；
實體識別——識別語言中不同的實體，比如人或組織；
語法分析——識別語言中的各種詞性，比如句子X包含3個名詞。

這些工具使用了谷歌的深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這也是其API與其他自建的數(shù)據(jù)科學(xué)工具的不同之處。

NLP軟件是一種構(gòu)建用來理解人類語言或文本的程序。像谷歌和IBM這樣的科技巨頭發(fā)布了大量便于開發(fā)人員使用的API，讓這類軟件進(jìn)入了主流應(yīng)用。在谷歌的一篇博文中，開發(fā)工程師Sara Robinson使用該API的實體識別特性識別《哈利·波特》中的人物和地點（因為她不會念咒語）。接下來，她比較了自己開發(fā)并維護(hù)所有軟件和使用NLP API的差別：

『我可以編寫自己的算法，找出這個句子里的人物和地點，但是那會很困難。而且，考慮到相同的實體會使用不同的詞語描述，如果我希望針對涉及到的每個實體收集更多的數(shù)據(jù)，或者在成千上萬的句子里分析實體，則會更加困難。』

按照Robinson的說法，從頭構(gòu)建NLP軟件特別困難，因為即使是在開始真正的工具開發(fā)工作之前，數(shù)據(jù)收集、預(yù)處理和訓(xùn)練就有太多的事項需要注意。像谷歌提供的這種NLP API，讓用戶可以利用NLP算法的強(qiáng)大功能，而又不必應(yīng)對復(fù)雜的高等數(shù)學(xué)計算、工程和數(shù)據(jù)建模所帶來的巨大開銷。

Watson的Conversation API也是最近出現(xiàn)的NLP API。借助該API，你可以使用NLP解釋不同的用戶指令，并將這些指令傳達(dá)給不同的智能家居軟件，比如控制燈光的應(yīng)用。Watson API有交互式的Swagger文檔，你可以在里面測試類似“開燈”和“天氣怎么樣”這樣的請求。谷歌的NLP API面向更為廣泛的NLP使用場景，而Watson的API主要是為人通過文本或語言同機(jī)器通信提供便利。它基于日益流行的IoT（物聯(lián)網(wǎng)）技術(shù)構(gòu)建。在IoT環(huán)境里，NLP是同智能汽車、家居、甚至衛(wèi)生紙筒通信的理想介質(zhì)。

Facebook采取了一種更為直接的路線，即向更大的技術(shù)社區(qū)公布內(nèi)部使用的NLP代碼。今年7月，他們把詞匯表征學(xué)習(xí)和句子分類庫fastText的所有源代碼都發(fā)布在了GitHub上。雖然開發(fā)人員不會完全忠于一個干凈的API，但能夠從Facebook的代碼創(chuàng)建分支，讓開發(fā)人員可以在更高的層面上參與到現(xiàn)有的NLP數(shù)據(jù)科學(xué)社區(qū)。在社區(qū)環(huán)境里，這個庫很容易衍生出更多的NLP API和庫。無論形式如何，可以確定的是，NLP離普通大眾越來越近。

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