自然语言处理

自然语言处理（NLP）是用于合并的广泛的计算技术演讲和文本数据以及其他类型的工程数据，进入智能系统的开发。

原始的人类语言数据可以来自各种来源，包括音频信号，网络和社交媒体，包含有价值信息的文档和数据库，如语音命令，主题，操作数据和维护报告。自然语言处理可用于组合并简化这些大的数据来源，将它们转化为有意义的洞察力可视化那主题模型， 和机器学习分类器。例如，使用马铃薯^®您可以在音频段中检测人类语音的存在，执行言语转录，然后对这些来源进行文本挖掘和机器学习。

自然语言处理用于金融，制造，电子，软件，信息技术和其他行业，如：

• 基于情绪自动化评论的分类，无论是积极还是负面
• 计算文档中的单词或短语的频率和执行主题建模
• 基于传感器和文本日志数据开发预测设备维护计划
• 自动化标签和标记语音记录

要了解更多地使用自然语言处理从语音和文本数据中获取理解，请参阅Text Analytics Toolbox™那音频工具箱™， 和统计和机器学习工具箱™。