11、Watson在自然语言处理中的应用与实践

Watson在自然语言处理中的应用与实践

1. 语言翻译的定制化训练

在语言翻译方面，不同领域的语言使用和句子结构存在显著差异。例如，联合国演讲的用词和句子结构就与普通电子邮件不同。因此，训练一个定制的语言翻译模型来理解特定领域的语言是很有必要的。

有两种方法可以指导进行语言风格的翻译：
- 字典方法 ：这种方法是明确地告诉每个源语言词汇在目标语言中对应的词汇。虽然这种方法不够智能，但在需要特定术语的情况下效果很好。例如，在医疗领域，某些品牌名、药物名或疾病名在不同语言中的翻译可能不同。
- 迁移学习 ：这是一种更复杂但效果更好的技术。它能让学习到非常细致的翻译方式，甚至能掌握句子结构和措辞的差异。迁移学习需要并行数据，即向展示源语言和目标语言的句子示例，使其能够从示例中学习。不过，目前存在一个限制，即不能在全新的源 - 目标语言对上进行训练，比如从印地语到世界语，这是因为依赖于迁移学习。

由于神经机器翻译（NMT）技术训练需要大量数据，有时获取这些数据并不可行。因此，不提供训练全新模型的功能，而是支持迁移学习，这样可以调整现有的模型以更好地满足需求。

2. 使用自然语言分类器对文本进行分类

以航空公司数据科学家分析社交媒体上人们对品牌的反应为例，在分析推特上的情感时会遇到两个困难：
- 社交媒体生态系统复杂，每个平台都有不同的用户群体和文化。例如，推特上有大量的话题标签、流行趋势讨论、缩写等特定元素。
- 人们对航空公司的表述与对杂货店的表述不同，使用的词汇、话题标签和表情符号都有差异，这是由于用户群体和领域的变化。 <