NLP的四大支柱
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
NLP 的发展离不开四大智慧支柱，这些支柱为 NLP 提供了基础和核心技术。
本文将详细介绍 NLP 的四大智慧支柱，包括语言理解、语言生成、机器翻译和情感分析。
一、语言理解语言理解是 NLP 中的第一个智慧支柱，它的目标是使计算机能够理解人类语言的意义和含义。
语言理解涉及词法分析、句法分析和语义分析等技术。
在词法分析中，计算机将文本分解为单词，并对每一个单词进行词性标注。
句法分析则是分析句子的结构和语法关系。
而语义分析则是理解句子的意义和语义关系。
通过这些技术，计算机可以从文本中提取出关键信息，实现语言理解的功能。
二、语言生成语言生成是 NLP 的第二个智慧支柱，它的目标是使计算机能够生成自然流畅的人类语言。
语言生成涉及到文本生成、对话系统和摘要生成等技术。
在文本生成中，计算机可以根据给定的条件生成一段文字。
对话系统则是通过摹拟人类对话的方式进行交流和回答问题。
而摘要生成则是将一篇长文本压缩为几句话的摘要。
通过这些技术，计算机可以生成符合人类语言习惯的文本。
三、机器翻译机器翻译是 NLP 的第三个智慧支柱，它的目标是使计算机能够将一种语言翻译成另一种语言。
机器翻译涉及到双语对齐、语言模型和翻译规则等技术。
双语对齐是指将源语言和目标语言的句子进行对应，以建立翻译模型。
语言模型则是利用统计方法建立源语言和目标语言的语言模型，以提高翻译的准确性。
翻译规则则是根据语法和语义规则进行翻译的指导。
通过这些技术，计算机可以实现自动的机器翻译功能。
四、情感分析情感分析是 NLP 的第四个智慧支柱，它的目标是使计算机能够分析和理解文本中的情感和情绪。
情感分析涉及到情感识别、情感分类和情感生成等技术。
情感识别是指识别文本中表达的情感和情绪。
情感分类则是将文本划分为积极、消极或者中性等情感类别。
情感生成则是根据给定的情感生成相应的文本。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP（自然语言处理）的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
NLP 的发展已经取得了显著的进展，其中四大智慧支柱为语音识别、文本分类、情感分析和机器翻译。
一、语音识别语音识别是NLP的重要组成部分，它使得计算机能够理解和转化人类的语音输入。
通过使用语音识别技术，计算机可以将人类的语音转换为文本形式，从而实现语音交互和语音命令。
例如，智能助理如Siri和Alexa就是通过语音识别技术来理解用户的指令并作出相应的回应。
语音识别的关键技术包括声学模型、语言模型和解码算法等。
二、文本分类文本分类是指将大量的文本数据按照预先设定的类别进行分类的任务。
通过文本分类技术，计算机可以自动将文本数据归类到不同的类别中，从而实现文本的自动分类和组织。
文本分类广泛应用于新闻分类、情感分析、垃圾邮件过滤等领域。
文本分类的关键技术包括特征提取、特征选择和分类器构建等。
三、情感分析情感分析是指通过NLP技术对文本中的情感进行分析和识别的任务。
情感分析可以帮助人们了解文本中的情感倾向和情感态度，从而对文本进行情感分类、情感评分等。
情感分析在社交媒体分析、舆情监控、产品评论分析等领域具有重要的应用价值。
情感分析的关键技术包括情感词典构建、情感特征提取和情感分类算法等。
四、机器翻译机器翻译是指通过计算机自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的任务。
机器翻译的目标是实现不同语言之间的无缝沟通和交流。
机器翻译技术可以帮助人们快速准确地理解和翻译外语文本，对于跨语言交流和跨文化交流具有重要的意义。
机器翻译的关键技术包括语言模型、翻译模型和解码算法等。
总结：NLP的四大智慧支柱分别是语音识别、文本分类、情感分析和机器翻译。
语音识别使得计算机能够理解和转化人类的语音输入；文本分类实现了对大量文本数据的自动分类和组织；情感分析帮助人们了解文本中的情感倾向和情感态度；机器翻译实现了不同语言之间的自动翻译。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
NLP的发展已经取得了巨大的进展，如今已经成为人工智能领域的重要支柱之一。
在NLP的发展过程中，有四个关键的智慧支柱，它们分别是语音识别、语义理解、机器翻译和情感分析。
一、语音识别语音识别是NLP的重要组成部分，它旨在将人类的语音转化为计算机可以理解和处理的文本信息。
语音识别技术的发展已经取得了显著的进步，如今已经能够实现高准确率的语音转文本转换。
这项技术广泛应用于语音助手、语音交互系统、语音识别软件等领域。
通过语音识别技术，计算机可以通过声音与用户进行交互，实现语音命令、语音搜索等功能。
二、语义理解语义理解是NLP的核心任务之一，它涉及对文本的深层次理解和推理。
语义理解旨在使计算机能够理解文本的意义、上下文和语义关系，进而进行语义分析、语义匹配和语义推理等任务。
通过语义理解技术，计算机可以从文本中获取更多的信息，提高对用户需求的准确理解和回应。
语义理解技术在问答系统、文本分类、信息抽取等领域有着广泛的应用。
三、机器翻译机器翻译是NLP的重要应用之一，它旨在将一种语言的文本转化为另一种语言的文本，实现跨语言的信息传递和交流。
机器翻译技术的发展已经取得了显著的进步，如今已经能够实现较高的翻译质量。
机器翻译技术广泛应用于在线翻译工具、语音翻译设备、跨语言信息检索等领域。
通过机器翻译技术，计算机可以帮助人们进行语言交流，促进不同语言和文化之间的交流和理解。
四、情感分析情感分析是NLP的重要研究方向之一，它旨在通过对文本中的情感信息进行分析和挖掘，揭示文本背后的情感倾向和情感态度。
情感分析技术的发展已经取得了重要突破，如今已经能够实现对文本情感的准确识别和分类。
情感分析技术广泛应用于舆情监测、社交媒体分析、产品评论分析等领域。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，致力于使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言。
在NLP的发展过程中，出现了四个重要的智慧支柱，它们分别是语音识别、自然语言理解、机器翻译和文本生成。
1. 语音识别：语音识别是NLP的一个关键领域，旨在将人类语音转化为可理解和可处理的文本形式。
该技术的应用非常广泛，例如语音助手、语音输入、语音控制等。
通过使用大规模的语音数据集和深度学习算法，语音识别系统能够准确地识别和转录人类的语音，从而实现人机交互的便利性和高效性。
2. 自然语言理解：自然语言理解是NLP中的另一个重要支柱，旨在让计算机能够理解和解释人类的自然语言。
这包括词法分析、句法分析、语义分析和语篇分析等方面。
通过使用各种自然语言处理技术和机器学习算法，自然语言理解系统能够将人类的语言转化为计算机能够理解和处理的形式，从而实现自动化的文本分析、信息抽取和问题回答等功能。
3. 机器翻译：机器翻译是NLP的一个重要研究领域，旨在实现不同语言之间的自动翻译。
通过使用大规模的双语数据集和统计机器翻译或神经网络翻译等技术，机器翻译系统能够将一种语言的文本转化为另一种语言的文本，从而实现跨语言的信息传递和交流。
机器翻译在国际交流、跨文化交流和文档翻译等方面具有重要的应用价值。
4. 文本生成：文本生成是NLP中的一个新兴领域，旨在让计算机能够自动生成人类可读的文本。
这包括自动摘要、文本生成、对话系统等方面。
通过使用深度学习算法和生成模型，文本生成系统能够根据输入的语义和上下文信息，生成具有逻辑性和连贯性的文本，从而实现自动化的文本创作和对话交流。
总结：NLP的四大智慧支柱，即语音识别、自然语言理解、机器翻译和文本生成，是推动NLP技术发展和应用的重要基石。
这些支柱在人机交互、信息处理和文本创作等方面具有广泛的应用前景，将为人们带来更加便捷和高效的智能化服务和体验。
王青松NLP四大支柱确立目标
NLP四大支柱—确立目标1、明确目标2、焦点原理—意之所在，能量即来3、检定语言引发的争论4、语言假设5、课堂模拟一、明确目标NLP的历史我们就不讲了吧我们直接讲四大支柱。
说实话呢，我刚学NLP的时候，根本不知道NLP还有四大支柱呢。
老李的书里没有写，课程里也没有强调过这个东东。
四大支柱就是NLP的基础，就像修个房子一样，就是四个角的那个角钢，NLP基本上就是围绕着四大支柱来展开的。
第一个，目标明确。
这就是理论上的话，说得直接一点就是在你的人生中，在你每天面对的一些事情中，你需要了解什么东东是你所想要的。
二、焦点原理—意之所在，能量即来NLP里有一条前提假设叫做意之所在，能量即来。
我们的大脑无法过滤，我们不想要的东东，你越是不想要，它就会越跑不出来。
比如说，我说现在大家不要去想苍井老师。
不要去想苍井老师那风情的唇。
也不要去想腾原纪香那美妙的双峰、浑圆结实的PP。
更不要去想东京热里的下流场景。
各位兄弟估计都YD的去想了。
而如果我说，大家现在既然不要去想惠美完美的身材。
，那就想想史泰龙的肌肉吧。
其实想想李小龙的功夫也是不错的。
你可以很容易的发现，当我们叫你不要想什么的时候呢，你为了要去理解我所说的，就一定会要想到。
所以，NLP运用这个原理，告诉我们，我们越是不想要的东东，就越会来，所以，把我们的注意力放在我们想要的上面吧。
而当我们把注意力放在了我们想要的东西上，你也会很容易的留意到：凡与我们注意相关的东西会越来越多的被你发现。
比如说，我们群里有些朋友当初是为了泡妞而到处的方法的。
于是他的注意力随时都放在了，哪里有泡妞的什么好的技巧啊，哪里有什么交流群啊，哪里又有什么好论坛啊。
接下来，就认识了这群里或者其它群里的狼友们。
再接下来，又被狼友们介绍认识了我，再就进入到这里面来了。
而这，就是注意力的威力，即意之所在，能量即来。
也就是我们上面讲的，明确的了解你所想要的，这样你的潜意识会自动的去搜集你要实现的这个目标或者目的相关资源。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP（自然语言处理）的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、分析和生成人类语言。
NLP的发展离不开四大智慧支柱，它们是语言理解、语言生成、情感分析和机器翻译。
本文将详细介绍这四大智慧支柱，并讨论它们在NLP领域的应用和重要性。
一、语言理解语言理解是NLP的核心任务之一，旨在使计算机能够理解人类语言的含义和语法结构。
语言理解包括词法分析、句法分析、语义分析和语篇分析等子任务。
词法分析负责将句子分割成词语，并确定每个词语的词性和词义。
句法分析则研究句子的结构和语法规则，以便正确解析句子的成分和句法关系。
语义分析旨在理解句子的意义和逻辑关系，包括命名实体识别、语义角色标注和语义关系抽取等任务。
语篇分析则研究句子之间的连贯性和上下文的语义关系，以便理解长篇文本的含义。
语言理解在NLP中的应用广泛，例如智能问答系统、信息抽取、文本分类和文本摘要等。
通过准确理解人类语言，计算机可以更好地与人类进行交互，并解决各种实际问题。
二、语言生成语言生成是NLP的另一个重要任务，旨在使计算机能够生成符合语法和语义规则的自然语言文本。
语言生成包括文本生成、摘要生成和对话系统等子任务。
文本生成旨在根据输入的信息生成新的文本，例如自动写作、机器翻译和自动代码生成等。
摘要生成则研究如何从长篇文本中提取关键信息并生成简洁的摘要。
对话系统则旨在使计算机能够进行自然的对话和交流，如智能助理和聊天机器人等。
语言生成在NLP中的应用也非常广泛，它可以帮助人们自动化生成大量的文本内容，并提供个性化的服务和交流体验。
三、情感分析情感分析是NLP的一个重要分支，旨在识别和分析文本中的情感和情绪信息。
情感分析可以分为情感分类和情感极性分析两个方面。
情感分类旨在将文本分为积极、消极或中性等情感类别。
情感极性分析则研究文本中情感的程度和极性，例如判断文本是正面的还是负面的情感。
NLP的四大支柱
NLP的四大支柱一NLP的“亲和感”有效沟通者的特质，称为NLP智慧的四根柱子：在NLP中，有四项主要的准则。
它们分别为：“一致亲和”、“目标设定”、“感官敏锐”和“行为弹性”。
这四项准则是神经语言程式学的四根支柱，它们构建了神经语言程式学的基础框架。
如果说前一部分所述的为NLP的世界观，那么这一部分就是NLP的方法论。
因为这四项准则为NLP其他种种方法与技巧提供了无限发展的可能性与操作的严密性。
NLP自始自终都以这四项原则为依据，这也是使其成为卓越心理学的重要基石。
◇第一根柱子：就是要与自己及他人，建立“亲和感”︰“一致”以及“亲和”包括在和外在两个领域，它是一种关系，特别是相互间潜意识与表意识，我与他者的一种高品质的信任与责任。
它可引用在你跟你自己的关系，也可以引用在你跟他人的关系上。
先从在的“一致亲和”说起，在你的生活中，有时候你的心可能总是很矛盾，觉得被两种不同方向的力量所撕扯。
你是否听说过这样的自我对话：“有一部分的我要做这个，但总是有什么阻挡了我？”这就是亲和感的欠缺。
你的身心也有一种亲和度。
你与自己生理的“亲和感”越强，你就越健康与舒适，因为你生理的每一部分合作无间。
你越是与自己的精神面有强烈的亲和感，你就越能感觉在的祥和，因为你心智的各个层面都是统一的。
而与精神层面的“亲和感”，更能产生一种对更大整体的归属感，超越个人的自我认同，也依稀知道自己的使命与角色。
在NLP中，身与心之间有亲和一致的状态，就叫做“身心合一”。
而身心一致就是说你是完整的，你的肢体、声音及用语都带有相同的讯息。
1.你的信念与价值观与你的行动吻合，你言行一致。
2.你知道有多少肢体工作者，他们的姿势很不好？3.你知道多少医生自己在抽烟？4.而又有多少心理医生，自己最后都与患者搞不清。
这些都是言行不一致的例子。
无论你做什么或要什么，要成功就一定会牵扯及影响到他人。
所以NLP的第一根支柱，就是要与自己及他人建立“亲和感”。
NLP四大支柱
NLP四大支柱四大支柱是NLP里面很重要的基础，就相当于修建一座房子的那四根柱子一：明确目标，效果导向1：明确目标明确目标；就是明确我们最终要实现的那个东西，其中这个东西可能是一个具体东西，也有可能是一个不具体东西举例①：今天目标是买一套房子—>(房子就是一个具体）②：今天目标希望找一份爱情—>(爱情就是一个不具体）2：效果导向效果导向：就是我们实现这个目标之后给我们带来好处以及为什么要去实现这个目标。
只有我们搞清楚实现目标给我们带来的好处之后，我们做事情就动力十足。
举个例子我今天的目标是买一套房子，紧接着我们就要搞清楚买一套给我带来什么好处？如果不清楚买这套房子给我们带来的好处，你的出发点就不清楚，你做事就没有动力，这个过程中你会不断重复跑来跑去，越做越没有力量，然后就放弃。
这是起点如果这一点不搞清楚，都是白搭。
二：内外亲和1：自己与自己亲和，这表示我们身心一致，很多时候我们都是处于矛盾中。
例如：我想要赚很多钱，同时我又想要更多的陪家人，这个时候我们内在就有一种思想在冲突当我内在有冲突的时候，就像一个声音在叫你加油啊，另外一个声音在叫你：别去那样很危险。
这个时候，我们就失去自己和自己的亲和感，当我们处于这种状态感觉很辛苦，很累。
很多有心理困扰朋友，大多数就是由于这种内在冲突造成的。
而NLP的学习就是要先调和自己和自己亲和感，让自己达到身心一致，只有我们内在亲和感建立起来的时候我们才可能寄哪里外在良好的关系。
三：感官敏锐我们人类有五种感官接收系统，学习NLP的人就是要训练自己的这5中感官敏锐性，看人看不到的东西，听人听不到的东西感受别人感受不到东西。
当我们学习NLP之后，我们的5中感官系统会变得异常灵敏，前提是我们需要训练和经常练习例如：视觉你能够觉察别人的呼吸，皮肤颜色，眼球细微的变化，并根据这些变化的意义，更好了解别人让自己更好的变通，配合对方，从而获得良好的沟通效果。
四：行为的灵活性行为灵活性是NLP的核心中核心，这一点在我们12条前提假设会详细介绍，行不通就变通，一招无效，就更换第二招。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP（自然语言处理）的四大智慧支柱是指语言理解、语言生成、语言评估和语言生成。
这四个支柱是构成NLP技术体系的核心要素，它们相互关联、相互依赖，共同支撑着自然语言处理的各个方面。
1. 语言理解：语言理解是指计算机对人类语言进行理解和解释的能力。
它涉及到词法分析、句法分析、语义分析、语篇分析等多个层次。
在语言理解中，计算机需要将输入的文本转化为机器可理解的形式，例如将句子分割成单词，识别词性和句法结构，理解句子的含义和上下文关系等。
语言理解是NLP中最基础、最关键的一环，它为后续的处理提供了基础。
2. 语言生成：语言生成是指计算机根据给定的输入信息，通过模型和算法生成符合语法规则和语义逻辑的文本。
它涉及到文本生成、文本规划、文本表达等多个层次。
在语言生成中，计算机需要根据输入的信息生成自然语言文本，例如根据输入的问题生成回答、根据输入的数据生成报告等。
语言生成是NLP中的重要环节，它使计算机能够主动地产生符合人类语言习惯和逻辑的文本。
3. 语言评估：语言评估是指计算机对生成的文本进行评估和判断的能力。
它涉及到语言质量评估、语言一致性评估、语言流畅度评估等多个方面。
在语言评估中，计算机需要根据一定的评估标准对生成的文本进行评估，判断其是否符合语法规则、语义逻辑和上下文关系，并给出相应的评分或建议。
语言评估是NLP中的重要环节，它能够帮助改进和优化语言生成的质量。
4. 语言应用：语言应用是指将NLP技术应用于实际场景和问题解决中的能力。
它涉及到机器翻译、信息检索、情感分析、智能问答、智能客服等多个领域。
在语言应用中，NLP技术可以帮助人们更高效地处理和理解大量的文本信息，提供智能化的语言服务和支持。
语言应用是NLP技术的最终目标和落地应用，它能够为人们的生活和工作带来便利和效益。
总之，NLP的四大智慧支柱——语言理解、语言生成、语言评估和语言应用，共同构成了NLP技术体系的核心。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP（自然语言处理）是一门涉及计算机科学和人工智能领域的技术，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
在NLP的发展过程中，四大智慧支柱被认为是推动其进步和应用的重要因素。
本文将详细介绍NLP的四大智慧支柱，包括语音识别、语言理解、语言生成和机器翻译。
1. 语音识别：语音识别是NLP的一项重要技术，旨在将人类语音转换为可理解和处理的文本形式。
通过使用声音信号处理和机器学习算法，语音识别系统可以将语音输入转换为文字输出。
这项技术在语音助手、语音转写和语音控制等领域有广泛应用。
例如，当用户使用语音助手与智能手机进行交互时，语音识别技术能够将用户的语音指令转换为相应的操作。
2. 语言理解：语言理解是NLP的另一个重要支柱，旨在使计算机能够理解人类语言的含义和上下文。
语言理解技术涉及词法分析、句法分析和语义分析等方面，以便将文本转换为计算机可以理解和处理的形式。
通过使用自然语言处理算法和知识图谱等技术，语言理解系统可以提取文本中的实体、关系和事件等信息。
这项技术在问答系统、情感分析和信息提取等领域有广泛应用。
例如，在智能客服系统中，语言理解技术能够匡助计算机理解用户的问题，并提供相应的解答。
3. 语言生成：语言生成是NLP的一项关键技术，旨在使计算机能够生成人类可读的自然语言文本。
语言生成技术涉及文本规划、句法生成和语音合成等方面，以便将计算机生成的信息转化为自然语言形式。
通过使用自然语言生成算法和语言模型等技术，语言生成系统可以生成具有逻辑性和联贯性的文本。
这项技术在机器翻译、自动摘要和智能写作等领域有广泛应用。
例如，在机器翻译系统中，语言生成技术能够将源语言文本翻译为目标语言文本。
4. 机器翻译：机器翻译是NLP的一项重要应用，旨在使计算机能够自动将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
机器翻译技术涉及句法分析、语义理解和语言生成等方面，以便实现准确和流畅的翻译结果。
通过使用统计机器翻译和神经网络机器翻译等技术，机器翻译系统可以实现不同语言之间的自动翻译。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解、处理和生成人类语言。
NLP的发展离不开四大智慧支柱，它们分别是语音识别、语言理解、语言生成和机器翻译。
本文将详细介绍这四大智慧支柱的概念、应用和技术。
一、语音识别语音识别是NLP的第一大智慧支柱，它的目标是将人类的语音转化为可理解的文本。
语音识别技术已经广泛应用于语音助手、语音指令、语音转写等领域。
通过使用深度学习算法，语音识别系统能够准确地将语音信号转化为文字。
例如，当用户通过语音对智能手机说出“打开相机”时，语音识别系统能够将语音转化为文本，并触发相机应用的打开操作。
二、语言理解语言理解是NLP的第二大智慧支柱，它的目标是使计算机能够理解人类语言的含义和语境。
语言理解技术在智能客服、智能搜索、情感分析等领域有着广泛的应用。
通过使用自然语言处理算法，语言理解系统能够分析文本的语法结构、词义和语义关系，从而实现对文本的深层理解。
例如，当用户在搜索引擎中输入“最近有哪些热门电影？”时，语言理解系统能够理解用户的意图，并返回相关的电影信息。
三、语言生成语言生成是NLP的第三大智慧支柱，它的目标是使计算机能够生成人类可读的文本。
语言生成技术在智能客服、机器作文、智能对话等领域得到了广泛应用。
通过使用自然语言生成算法，语言生成系统能够根据输入的语义信息，生成符合语法规则和语境的文本。
例如，当用户在智能音箱中询问“明天的天气如何？”时，语言生成系统能够根据天气预报数据，生成回答并通过语音播放给用户。
四、机器翻译机器翻译是NLP的第四大智慧支柱，它的目标是使计算机能够自动将一种语言翻译成另一种语言。
机器翻译技术在国际交流、文档翻译、跨语言搜索等领域有着重要的应用价值。
通过使用统计机器翻译和神经机器翻译等算法，机器翻译系统能够将源语言的文本转化为目标语言的文本。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱引言概述：自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
NLP 的四大智慧支柱是语音识别、语义理解、机器翻译和文本生成。
本文将详细介绍这四个方面的内容。
一、语音识别：1.1 语音识别技术的基本原理：语音识别是将人类语音转化为可处理的文本形式的技术。
其基本原理是将语音信号转化为数字信号，并通过声学模型和语言模型进行语音识别。
1.2 语音识别的应用领域：语音识别技术在语音助手、智能音箱、语音搜索等领域有广泛应用。
它可以使人机交互更加便捷，提高用户体验。
1.3 语音识别面临的挑战：语音识别面临着背景噪声、口音、语速变化等多种挑战。
研究人员需要不断改进算法和模型，提高语音识别的准确性和稳定性。
二、语义理解：2.1 语义理解的定义和作用：语义理解是指计算机对自然语言进行深入理解和分析的能力。
它可以匡助计算机理解语言的含义、推理逻辑和上下文信息，实现更智能的交互和应用。
2.2 语义理解的关键技术：语义理解的关键技术包括词义消歧、命名实体识别、情感分析等。
这些技术可以匡助计算机准确理解语言的含义和情感。
2.3 语义理解的应用场景：语义理解在智能客服、智能问答、情感分析等领域具有广泛应用。
它可以匡助计算机更好地理解用户的意图和情感，提供更精准的服务。
三、机器翻译：3.1 机器翻译的原理和方法：机器翻译是指通过计算机将一种自然语言转化为另一种自然语言的技术。
其原理是通过建立语言模型和翻译模型，将源语言中的句子转化为目标语言中的句子。
3.2 机器翻译的挑战和改进：机器翻译面临着语言差异、歧义、长句处理等挑战。
研究人员通过引入神经网络、注意力机制等方法，不断改进机器翻译的质量和效果。
3.3 机器翻译的应用领域：机器翻译在跨语言交流、文本翻译等领域有广泛应用。
它可以匡助人们跨越语言障碍，实现语言的无缝沟通。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP（自然语言处理）的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。
在NLP的发展过程中，出现了许多重要的技术和方法，其中四大智慧支柱是指在NLP领域中具有重要意义和广泛应用的四个关键概念，分别是语音识别、文本分类、命名实体识别和机器翻译。
一、语音识别语音识别是指将人类语音转换为文本的过程。
通过使用语音识别技术，计算机可以将人类语音输入转化为可供计算机处理的文本形式。
这项技术在许多领域有广泛的应用，例如语音助手、语音识别软件和电话客服等。
语音识别的核心技术包括声学模型、语言模型和解码器等。
声学模型用于将语音信号转换为音素或子词级别的表示，语言模型用于根据上下文信息提高识别准确性，解码器则用于将声学模型和语言模型结合起来进行识别。
二、文本分类文本分类是指将文本数据划分到预定义的类别中的过程。
通过文本分类技术，计算机可以自动将大量的文本数据按照其内容进行分类，从而实现文本的自动化处理和管理。
文本分类在情感分析、垃圾邮件过滤和新闻分类等领域有着广泛的应用。
文本分类的关键技术包括特征提取、特征选择和分类器训练等。
特征提取是将文本数据转换为计算机可以理解的数值特征的过程，特征选择则是从提取的特征中选择最具有代表性的特征，分类器训练则是使用标注好的训练数据训练分类模型。
三、命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
通过命名实体识别技术，计算机可以自动从大量文本数据中抽取出具有特定意义的实体信息，从而实现对文本信息的深层次理解和分析。
命名实体识别在信息抽取、知识图谱构建和问答系统等领域有着重要的应用。
命名实体识别的关键技术包括特征工程、机器学习和深度学习等。
特征工程用于将文本数据转换为计算机可以处理的特征表示，机器学习和深度学习则用于从标注好的训练数据中学习模型并进行实体识别。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP（自然语言处理）的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。
NLP的发展离不开四大智慧支柱，它们分别是语音识别、语义理解、机器翻译和文本生成。
本文将详细介绍这四大智慧支柱的定义、作用和应用领域。
一、语音识别语音识别是NLP的第一大智慧支柱，它的主要任务是将语音信号转化为可理解的文本形式。
在语音识别领域，常用的技术包括声学模型、语言模型和解码器。
声学模型用于将声音信号映射到音素或音节，语言模型用于根据上下文预测词汇的概率，解码器则用于将声学和语言模型结合起来，生成最可能的文本结果。
语音识别技术在语音助手、语音转写和语音控制等领域有着广泛的应用。
二、语义理解语义理解是NLP的第二大智慧支柱，其目标是使计算机能够理解和解释人类语言的意义。
语义理解的任务包括词性标注、命名实体识别、依存句法分析和语义角色标注等。
词性标注用于标注每个词的词性，命名实体识别则是识别文本中的具体实体，如人名、地名和组织名等。
依存句法分析用于分析句子中各个词之间的依赖关系，而语义角色标注则是为句子中的每个词标注其在句子中的语义角色。
语义理解技术在智能问答、信息抽取和情感分析等领域有着广泛应用。
三、机器翻译机器翻译是NLP的第三大智慧支柱，它的目标是将一种自然语言转化为另一种自然语言。
机器翻译的任务可以分为基于规则的方法、基于统计的方法和基于神经网络的方法。
基于规则的方法主要是通过人工定义的规则进行翻译，但由于语言的复杂性，这种方法在实际应用中面临着很大的挑战。
基于统计的方法则是通过统计模型来学习两种语言之间的映射关系，但需要大量的双语语料进行训练。
近年来，基于神经网络的方法取得了重大突破，通过深度学习模型来实现更加准确和流畅的翻译效果。
机器翻译技术在跨语言信息检索、多语种交流和文本翻译等领域有着广泛应用。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，其目标是让计算机能够理解、处理和生成人类语言。
NLP 的发展离不开四大智慧支柱，它们分别是语音识别、语义理解、情感分析和机器翻译。
下面将详细介绍这四大智慧支柱及其在NLP中的应用。
一、语音识别语音识别是将人类语音转化为文本的过程。
它通过分析声音信号，识别出其中的语音内容，并将其转化为可理解的文本形式。
语音识别技术在NLP中扮演着重要的角色，它可以应用于语音助手、语音识别软件、智能音箱等领域。
例如，当我们与智能音箱进行对话时，它能够识别我们的语音指令并作出相应的回应。
二、语义理解语义理解是指让计算机能够理解和解释人类语言的意义。
它通过分析句子的语法结构和词汇语义，将人类语言转化为计算机能够理解的形式。
语义理解技术在NLP中被广泛应用于问答系统、信息检索、智能客服等领域。
例如，当我们在搜索引擎中输入一个问题时，它能够理解我们的意图，并给出相应的答案。
三、情感分析情感分析是指通过分析文本中的情感信息，判断文本的情感倾向。
它可以识别出文本中的积极情绪、消极情绪或中性情绪，并进行相应的情感分类。
情感分析技术在NLP中被广泛应用于社交媒体分析、舆情监测、产品评论等领域。
例如，当我们在社交媒体上发表一条评论时，情感分析技术可以判断我们的评论是正面的还是负面的。
四、机器翻译机器翻译是指通过计算机将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。
它可以帮助人们理解和交流不同语言之间的信息。
机器翻译技术在NLP中被广泛应用于翻译软件、在线翻译服务等领域。
例如，当我们需要将一篇英文文章翻译成中文时，机器翻译技术可以帮助我们快速准确地完成翻译任务。
总结：NLP 的四大智慧支柱，即语音识别、语义理解、情感分析和机器翻译，在人工智能领域中具有重要意义。
它们分别负责将语音转化为文本、理解人类语言的意义、分析文本的情感信息以及实现不同语言之间的翻译。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP（自然语言处理）的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
NLP的发展离不开四大智慧支柱，这四大支柱分别是语音识别、语义理解、语言生成和机器翻译。
本文将详细介绍这四大智慧支柱的概念、应用和技术。
一、语音识别语音识别是NLP中的第一大智慧支柱，它的目标是将人类的语音转化为机器可识别的文本。
语音识别技术经过多年的发展，已经取得了长足的进步。
现在，我们可以利用语音识别技术实现语音助手、语音搜索、语音命令等应用。
例如，当我们对手机说出“打开音乐播放器”时，语音识别技术能够将我们的语音转化为文本，并执行相应的操作。
二、语义理解语义理解是NLP中的第二大智慧支柱，它的目标是使机器能够理解人类语言的意义和上下文。
语义理解技术通过分析文本的语法、语义、逻辑等特征，将人类语言转化为机器可理解的形式。
语义理解技术的应用非常广泛，例如智能客服系统可以通过语义理解技术理解用户的问题并给出相应的回答，智能搜索引擎可以通过语义理解技术理解用户的搜索意图并返回相关的搜索结果。
三、语言生成语言生成是NLP中的第三大智慧支柱，它的目标是使机器能够生成符合语法和语义规则的自然语言文本。
语言生成技术可以应用于机器翻译、自动摘要、智能写作等领域。
例如，机器翻译系统可以通过语言生成技术将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本，自动摘要系统可以通过语言生成技术将一篇长文本压缩成几句话的摘要。
四、机器翻译机器翻译是NLP中的第四大智慧支柱，它的目标是使机器能够将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
机器翻译技术经过多年的发展，已经取得了显著的进展。
现在，我们可以利用机器翻译技术实现自动翻译、实时翻译等应用。
例如，当我们使用翻译软件将一篇英文文章翻译成中文时，机器翻译技术能够将英文文本转化为中文文本，并保持原文的意思。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱引言概述：自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于使计算机能够理解和处理人类语言。
NLP 的发展离不开四大智慧支柱，即语音识别、语义理解、机器翻译和情感分析。
本文将分别介绍这四大智慧支柱的重要性和应用。
一、语音识别：1.1 语音识别技术的意义：语音识别技术是 NLP 的重要组成部份，它能够将人类的语音转化为机器可识别的文本。
这项技术的发展使得人们可以通过语音与计算机进行交互，极大地提高了人机交互的便利性。
1.2 语音识别的应用领域：语音识别技术在多个领域都有广泛的应用，如智能助理、语音搜索、语音控制等。
它不仅可以实现语音转文本，还可以识别说话人的情感、语气等信息，为人机交互提供更加智能化的体验。
1.3 语音识别技术的挑战与发展：语音识别技术面临着语音多样性、噪声干扰、口音差异等挑战。
然而，随着深度学习等技术的发展，语音识别在准确性和实时性方面取得了巨大的进步，未来有望在更多领域得到应用。
二、语义理解：2.1 语义理解的重要性：语义理解是指计算机对自然语言进行深入理解和解释的能力。
它能够匡助计算机理解人类语言的含义、逻辑关系和语境，从而更好地进行语言处理和分析。
2.2 语义理解的应用场景：语义理解技术在问答系统、信息检索、智能客服等领域有着广泛的应用。
通过深入理解用户的意图和问题，计算机可以提供更准确、个性化的服务，提高用户体验。
2.3 语义理解技术的挑战与未来发展：语义理解技术面临着语义歧义、语境理解、多语言处理等挑战。
未来，随着深度学习和知识图谱等技术的发展，语义理解有望在自动问答、智能对话等方面取得更大突破。
三、机器翻译：3.1 机器翻译的意义：机器翻译是指计算机将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。
它能够匡助人们跨越语言障碍，促进不同语言之间的交流与合作。
3.2 机器翻译的应用领域：机器翻译技术在跨语言交流、文本翻译、文档处理等方面有着广泛的应用。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱
第一支柱
-建立自己与自己, 自己与他人的亲和感。
第二支柱
-知道自己到底要什么(确立自己的理想成果)。
第三支柱
-感官的敏锐性。
第四支柱
-行为的灵活性。
将NLP 的四大智慧支柱应用于工作上就成为：
➢建立亲和感 : 内在 (在自己的机构内各部门之间的协调)
外在 (对客户及自己机构以外的人士)
➢明确知道「自己想要什么」，为个人、团队及公司订立理想目标
➢对市场的转变及客户的响应保持敏锐的触觉。
➢行为的灵活性，懂得灵活变通，随时有两手准备。
2.5 6R 成功法
6R成功法帮助我们整理自己的抽屉，让我们轻而易举就能
准确地找出所需的资源。
➢Re – focusing
➢重定焦点 : 将注意力集中在理想目标
➢Re – positioning
➢重定立场 : 从不同角度重新思考
➢Re – defining
➢重定意义 : 为自己的缺点及能力限制点重新找到积极意义
➢Re – organizing
➢重新组合 : 将知识及技巧重组，达标有法
➢Re – programming
➢重编程序 : 为自己消除无效的惯性行为
➢Re-cause-outcome
➢重定因果：因在内，果在外。
3. 醒觉及选择Awareness & Choices
3.1 醒觉。
NLP 的四大智慧支柱
NLP 的四大智慧支柱NLP（自然语言处理）的四大智慧支柱自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要研究方向，致力于使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
NLP的发展已经取得了巨大的成就，其中四大智慧支柱是NLP技术的重要组成部分。
本文将详细介绍NLP的四大智慧支柱，并对其应用领域和技术原理进行阐述。
一、语音识别（Speech Recognition）语音识别是NLP的第一个智慧支柱，它致力于将人类的语音转化为机器可以理解的文本。
语音识别技术的应用非常广泛，例如语音助手、电话自动接听、语音翻译等。
语音识别技术的核心是将语音信号转化为数字信号，并通过语音识别算法进行分析和解码，最终将语音转化为文本。
目前，语音识别技术已经达到了相当高的准确率，可以满足大部分实际应用的需求。
二、机器翻译（Machine Translation）机器翻译是NLP的第二个智慧支柱，它致力于实现不同语言之间的自动翻译。
机器翻译技术的应用非常广泛，例如跨语言通信、文档翻译等。
机器翻译技术的核心是将源语言文本转化为中间表示形式，然后再将中间表示形式转化为目标语言文本。
机器翻译技术主要依靠统计模型、神经网络等算法来实现。
随着深度学习技术的发展，机器翻译的准确率和翻译质量有了显著提升。
三、文本分类（Text Classification）文本分类是NLP的第三个智慧支柱，它致力于将文本按照预定义的类别进行分类。
文本分类技术的应用非常广泛，例如情感分析、垃圾邮件过滤等。
文本分类技术的核心是将文本转化为向量表示，然后通过机器学习算法进行分类。
常用的文本分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、深度学习等。
文本分类技术的准确率和效果取决于特征选择、特征表示和分类算法的选择。
四、信息抽取（Information Extraction）信息抽取是NLP的第四个智慧支柱，它致力于从文本中提取结构化的信息。
nlp知识点
有关“NLP”的知识点
自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一门研究如何使计算机理解和生成人类自然语言的学科。
有关“NLP”的知识点如下：
1.词法分析：词法分析是NLP的基石，它包括词形还原（将单词还原为其基本形式）、
分词（将句子分解成单独的词）和词性标注（确定每个词的语法功能）。
2.句法分析：句法分析研究的是词和短语如何组成句子。
其目标是理解词语之间的关
系，从而构建出句子的结构。
3.语义分析：语义分析研究的是如何理解和生成具有意义的文本。
它包括了概念提取、
主题识别、含义推理等任务。
4.文本生成：文本生成是NLP的另一个重要部分，它研究如何从已有的信息中生成新
的、有意义的文本。
5.情感分析：情感分析或情感计算研究的是如何通过计算机程序识别和解释人的情绪。
6.信息抽取：信息抽取是从文本中提取结构化信息的技术，如从新闻报道中提取事件、
时间、地点等关键信息。
7.机器翻译：机器翻译是利用计算机自动将一种语言的文本转换为另一种语言的文本。
这是NLP的一个常见应用。
8.问答系统：问答系统是一种可以回答用户提出的问题的系统，通常需要从大量的文档
或知识库中检索信息。
9.对话系统：对话系统是一种可以执行连续、多轮对话的系统，可以用于聊天机器人、
虚拟助手等应用。
10.深度学习与NLP：深度学习是机器学习的一个分支，它使用人工神经网络来模拟人脑
处理信息的方式。
深度学习在NLP领域有许多应用，如词向量表示、语言模型、语义角色标注等。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
NLP的四大支柱一NLP的“亲和感”有效沟通者的特质，称为NLP智慧的四根柱子：在NLP中，有四项主要的准则。
它们分别为：“一致亲和”、“目标设定”、“感官敏锐”和“行为弹性”。
这四项准则是神经语言程式学的四根支柱，它们构建了神经语言程式学的基础框架。
如果说前一部分所述的为NLP的世界观，那么这一部分就是NLP的方法论。
因为这四项准则为NLP其他种种方法与技巧提供了无限发展的可能性与操作的严密性。
NLP自始自终都以这四项原则为依据，这也是使其成为卓越心理学的重要基石。
◇第一根柱子：就是要与自己及他人，建立“亲和感”︰“一致”以及“亲和”包括内在和外在两个领域，它是一种关系，特别是相互间潜意识与表意识，我与他者的一种高品质的信任与责任。
它可引用在你跟你自己的关系，也可以引用在你跟他人的关系上。
先从内在的“一致亲和”说起，在你的生活中，有时候你的内心可能总是很矛盾，觉得被两种不同方向的力量所撕扯。
你是否听说过这样的自我对话：“有一部分的我要做这个，但总是有什么阻挡了我？”这就是亲和感的欠缺。
你的身心也有一种亲和度。
你与自己生理的“亲和感”越强，你就越健康与舒适，因为你生理的每一部分合作无间。
你越是与自己的精神面有强烈的亲和感，你就越能感觉内在的祥和，因为你心智的各个层面都是统一的。
而与精神层面的“亲和感”，更能产生一种对更大整体的归属感，超越个人的自我认同，也依稀知道自己的使命与角色。
在NLP中，身与心之间有亲和一致的状态，就叫做“身心合一”。
而身心一致就是说你是完整的，你的肢体、声音及用语都带有相同的讯息。
1.你的信念与价值观与你的行动吻合，你言行一致。
2.你知道有多少肢体工作者，他们的姿势很不好？3.你知道多少医生自己在抽烟？4.而又有多少心理医生，自己最后都与患者搞不清。
这些都是言行不一致的例子。
无论你做什么或要什么，要成功就一定会牵扯及影响到他人。
所以NLP的第一根支柱，就是要与自己及他人建立“亲和感”。
“亲和感”的产生主要是因能与他人的世界模型或世界观相知遇。
我们都来自不同的教养、经验与生活方式。
我们都因有不同的信念、价值观与自我认同而各自殊异。
我们各自以不同的眼光看待这个世界。
要与人建立“亲和感”，你就必须先认知他人及他们对世界的看法。
你并不需要同意它，只能认知及尊重它即可。
现在的问题是“如何”做到呢？“亲和感”能在很多不同的层级建立或破坏。
许多人认为与人建立“亲和感”，就是要使自己屈尊而就；还有的人以为解读他人的心智就是去控制别人；而刻意地去改变一个人，也就意味着对方个性的减损。
这些都是非常错误的观念。
不要忘记了“亲和感”最重要的一点就是高品质的信任与负责。
许多人相当愿意用化妆品来刻意改变自己的形象，但要他们改变自己的行为却相当困难。
他们不仅使自己得不到快乐，而且更容易使自己的家人和同事，甚至陌生人感到不快。
这是因为他们只是“当他们自己”，“为自己而活”。
“为自己而活”是许多人自私与无奈的理由，他们以为如此便可以成就自己完美的人生。
其实，恰恰相反，这种人总会堕入自己苦恼的怪圈。
这就是外在“亲和感”的丧失而导致内在“亲和感”的失衡。
最重要的是我们能作出选择：在“为自己而活”与“做价值的人”之间。
NLP介绍给你的一些观念与方法，为你的学习和改变提供了无限的可能性。
如果有效使用你的头脑，这些可能性立即就会为你所用。
在NLP的理念中，自始自终都贯穿着亲和和一致，无论是自我身心的亲和，还是与外在世界的亲和。
可以说“亲和感”就是一种人生的圆满。
“亲和感”它是一种关系，特别是相互间的一种高品质的“信任与负责”。
它可引用在你对你自己的关系，也可引用在你对他人的关系上。
我们似乎以反应我们“内在心境”的方式去处理外在世界。
所以内在的冲突会衍生出外在的矛盾，而我们对自己内在的“亲和感”的品质程度，也常常是我们与他人关系程度的一面镜子。
对自己不信任就对他人不信任，对自己不负责的人，往往对别人也不负责。
有很多人拥有所有成功的外在条件，但内心里却并不快乐。
你可能会注意到，他们也让别人不太轻松。
◇建立“亲和感”的几个模式：我们在面对面的场合里，以很多种方式如“话语”、“肢体语言”及“说话的音调”、“用词遣字”来建立“亲和感”，进而产生互信。
1.肢体语言：假如“口语”与“肢体语言”间有矛盾，我们总是会比较采信那非口语的讯息，虽然我们的意识注意力是放在语言上。
“衣服与表情”也是我们肢体语言的一部份。
不论我们愿不愿意，它都向外界叙述着我们。
认同别人并赢取“亲和感”的方法，就是去“契合”别人的“肢体语言”与“谈话音调”。
去“契合”对方“肢体语言”的背后意图，是可以稍微帮助分享与了解他人的世界观。
“肢体的契合”是进入他人心里世界有效地方式，因为我们如何去使用身体，会影响我们的情绪，及我们的思考方式。
“契合”并不是“仿效”，而是双方互补，其实蛮像是在跳舞。
他们的动作表达出了他们的关系。
2.声音音调：我们也可以透过“契合音调”而与他人建立“亲和感”。
3.用词遣字：你的“用词遣字”也可以建立“亲和感”。
在适当的情况下，可用与对方相同的术语，以建立起专业的信用度。
人们经常会在他们的谈话里，特别强调出一些对他们而言，重要的用词或言语，你可在你的回答里，使用相同的用语或字眼，以显示出你听到而且也尊重他们的用意。
PS：建立在“信念与价值观”层级上的“亲和感”是比较坚固的。
拥有相同的“信念与价值观”，可以建立起“亲和感”。
像政治或宗教团体，就是很好的例子。
而最坚固的“亲和感”是来自于对认同某人的“自我认同”。
当有人自觉被人在这一层级上认同时，他可能会将自己完全敞开，接受认同他的这个人的任何影响。
意识与潜意识的一致与不一致︰◇一致︰(Congruence)在NLP里，身与心之间有“亲和感”，就叫做身心“一致”。
而身心一致就是你是完整的，你的肢体、声音及用语都带相同的讯息。
你的“信念与价值观”与你的“行动”吻合，你言行一致。
“一致”并非指你的身心全部都弹同一个调，而是至少他们要“和谐”。
◇不一致：追求卓越的关键，在于能够言行一致，持之以恒，然而，我们经常会有下述两种“不一致”。
遇到别人是“不一致”时，真令人不知所措，要能较有效地应对别人的“不一致”，你必须如实地辨别出它到底是什么意思。
如此会使双方确实了解。
同步性“不一致”：同一时间下，表达出两种不同讯息，如口头说是，语气却不肯定或摇头。
“不一致”即跟自己有别扭及有内在的矛盾。
例如：当你答应别人说“好”时，你的身体内在声音在说“不”。
又例如︰当你有时想完成某项工作，却不知怎地，你的心一直飘离这工作。
分段性“不一致”：在某一时间完整的表示出一个决定，而到了另一时间点，却又犹豫不决或反向为之。
另一种“不一致”是有先后顺序发生的。
例如当你已做了某事，然后你才后悔你做了。
因此，我们要学习判断他人和自己在言行上的反覆矛盾之处，然后再学习如何常保持言行一致。
PS：人格是由许多不同的部份或是次人格所组成的，就像是一个团队，有时是齐心协力；有时是意见纷纭；有时又互不协调。
在不同的情境里，我们的不同的部份或次人格就分别出现。
我们并没有一个所谓完全统一的人格架构，但我们倒是有一种对这各个部份或是次人格统合的感觉。
二NLP的明确的“目标/结果”◇第二根柱子：明确的目标/结果，就是知道你“要什么”。
若不知你要的是什么，你甚至无法定义成功是什么。
在NLP里，这就叫做“目标设定”(OutcomeSetting)。
这是一项完整的思考程序。
你不断追问自己或者其他人“我要什么？”或“你要什么？”这与光问“有什么问题”是截然不同的。
和多人都以问上述问题开始，然后，开始数落谁的错胶着在那情景里，无法得到他们想要的，或帮助他人得到他们真正想要的。
你提出问题的最终目的是因为你想要得到答案，你想要一些东西。
所以我们建议你，可把上述的终极问题改为：“你想什么？”我们做的每一行为背后，皆有其原因。
虽然我们并不确知我们要的是什么，但是我们总是在要一些东西。
这种情况非常普遍，当你饿时，你的目标就是要去找些吃的；当你累时，你的目标就是去睡。
满街的人，无论是走路的、开车的还是搭公车的、火车的及坐飞机的，都在为某种原因而去某些地方。
而人类的行为，会由此而成为无法理解的吗？因此，NLP又有一项假设：人类的行为都是有目的性的。
你现在想要什么呢？从一个较宽的角度来看，你是在履行一些使命。
你对想要或者所需要的东西，有长短期的目标。
设定目标是使你成为你生命主导力量的关键。
在教练过程中，目标设定也是被教练者要被引导去做的关键步骤。
无法达成目标的原因主要是三种：1.那些目标可能事实上无法达成。
2.那些目标可能并无足够的激励性。
3.虽然那些目标是你想要的，但从一个较宽广的观点来看，又不是那么令人欲求。
请订下你的“人生的目标”：当你知道了自己的“目标”，便能在脑海描绘出一幅图画，让神经系统得以按图索骥，找到最需要的资料。
“目标”会导引你的一切想法，而你的想法便决定了你的人生。
当我们有了心动的“目标”，若再加上必然能够达成的“信念”，那么就可说已经成功了一半。
你得建立个美梦，尤其是得全心全意地去做。
有限的“目标”会造成有限的人生，所以在设定“目标”时，要尽量伸展你自己。
唯有你自己去订定“目标”，才是唯一能期望达成的方法。
假如你不替自己设立“目标”，不久后，不是老天就是别人会替你决定，你该得到什么。
醒思格言：1.伟大的目标带来积极的企图心。
2.“除非先有梦，否则一切皆不成。
”…桑德柏3.“我们会成为什么样的人，会有什么样的成就，就在于先作什么样的梦。
”…柯提斯4.“没有比梦更能实现未来了，今天先有个骨架，明天便可以加上肉和血。
”…雨果5.“思考是最艰难的工作，这也就是为何很少人愿意去从事的理由”...亨利福特假设前题：“沟通”的真正意思，在于你所取得的“回应”。
人类的“行为”都是有“目地性”的。
“目标”(outcomes)---即你想在世界上创造的结果，“目标”是比“目地”(goal)更具体，当你拥有它时，你能看到、听到或感受的，就是“目标”。
而“目地”是那些你要的。
“目标”是那些你创造出来的。
要将一个“目地”转换成“目标”，使其更“实际”、能“达成”、更富“激励性”及“令人欲求”，你必须由“不同的观点”来挖掘它。
◇所谓“资源锁定系统”︰(ReticularActivatingSystem)简称RASRAS听起来似乎满复杂的，可是它实际的运作过程却极为简单，其功能就在于标定你要能达成目标应该留意的一切有关人、事、物。
要想把看不见的梦想化为看得见的事实，此刻你就拿出行动的第一步，当你完成下面这些工作后，一个能令你心动的伟大未来便浮现眼前，只要你能坚持这个目标，人生就会按照这个蓝图一步步地展开。
1：确认它是以“积极”且“正向”的方式表达。