自然语言处理 (NLP) 使 AI 代理能够理解、解释和生成人类语言。 它充当非结构化文本或语音输入与机器可以使用的结构化数据之间的桥梁。 例如，当用户向 Siri 等语音助手提问时，NLP 会将口语分解为意图、实体和上下文等组成部分。 这使 AI 能够确定要采取的操作，例如获取天气数据或设置提醒。 如果没有 NLP，AI 系统将难以以自然语言与用户进行有意义的交互，从而限制了它们在聊天机器人、翻译工具或内容分析器等应用程序中的实用性。
从技术层面来看，NLP 涉及多个分层过程。 首先，通过分词（将句子分成单词或子词）、词性标注和依存关系分析来预处理原始文本或语音，以识别语法结构。 接下来，诸如命名实体识别之类的技术提取特定信息，例如日期或位置，而情感分析则衡量情绪基调。 现代 NLP 系统通常使用基于 Transformer 的模型，如 BERT 或 GPT，这些模型使用注意力机制分析上下文中的单词关系。 例如，客户支持聊天机器人可能会使用这些步骤将用户的投诉归类为“账单问题”，并将其发送到正确的部门。 实施 NLP 的开发人员还必须处理诸如语言歧义之类的挑战——例如，根据周围的词语来判断“银行”是指金融机构还是河岸。
在实践中，NLP 的作用因应用而异。 在虚拟助手中，它支持语音到文本的转换和意图映射。 在搜索引擎中，它可以提高查询理解能力，以返回相关的结果。 从事这些系统的开发人员通常依赖诸如 spaCy 之类的库进行句法分析，或者 Hugging Face 的 Transformers 进行预训练语言模型。 然而，构建有效的 NLP 驱动的 AI 代理需要仔细调整。 例如，训练模型以识别医疗保健聊天机器人中的医学术语需要特定领域的数据。 诸如偏差缓解之类的伦理考量也至关重要——训练不良的模型可能会将某些职业与性别刻板印象联系起来。 通过将强大的 NLP 管道与领域知识和测试相结合，开发人员可以创建能够准确且负责任地处理语言任务的 AI 代理。