【Python机器学习】NLP的部分实际应用
自然语言处理在现实中非常多的应用，下表是其中的一些例子：
| 应用 | 示例1 | 示例2 | 示例3 |
| 搜索 | web | 文档 | 自动补全 |
| 编辑 | 拼写 | 语法 | 风格 |
| 对话 | 聊天机器人 | 助手 | 行程安排 |
| 写作 | 索引 | 用语索引 | 目录 |
| 电子邮件 | 垃圾邮件过滤 | 分类 | 优先级排序 |
| 文本挖掘 | 摘要 | 知识提取 | 医学诊断 |
| 法律 | 法律断案 | 先例搜索 | 传票分类 |
| 新闻 | 事件检索 | 真相核查 | 标题排字 |
| 归属 | 剽窃检测 | 文字取证 | 风格指导 |
| 情感分析 | 团队士气监控 | 产品评论分类 | 客户关怀 |
| 行为预测 | 金融 | 选举预测 | 营销 |
| 创作 | 电影脚本 | 诗歌 | 歌词 |
如果在索引网页或者文档库时考虑了自然语言文本的含义，那么搜索引擎可以提供更有意义的结果。自动补全功能使用NLP技术来完成所想语句的输入，这在搜索引擎和手机键盘中十分常见。许多文字处理器、浏览器插件、文本编辑器都有拼写校正、语法检查、索引生成等功能，近些年还出现了写作风格指导的功能。一些对话引擎（聊天机器人）使用自然语言搜索来为对话消息查找相应的回复。
在聊天机器人和虚拟助手中，生成文本的NLP流水线不仅可以用来撰写简短的回复，还可以编写长得多的文本段落。
NLP系统不仅可以产生简单的社交网络帖子，还可以用来在亚马逊和其他网站撰写很长的电影评论和产品评论。
NLP系统还可以作为企业的“客服”或者“助理”。