人工智能的出色应用-人工智能的出色应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能的出色应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能的出色应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能在现实生活中的应用及其使用到的关键技术？
2. 人工智能在服务行业的应用？
3. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

人工智能在现实生活中的应用及其使用到的关键技术？

人工智能在现实生活中，经常看到的有银行的自动存款机、取款机及***机；再就是与我们生活工作学习所用到的电脑等都是人工智能的具体表现，它的使用确是给予我们的生活工作和学习带来了极大的方便，同时也提高了工作效率，所以人工智能是时代在进步的结果。

知识图谱本质上是结构化的语义知识库，是一种由节点和边组成的图数据结构，以符号形式描述物理世界中的概念及其相互关系，其基本组成单位是“实体—关系—实体”三元组，以及实体及其相关“属性—值”对。不同实体之间通过关系相互联结，构成网状的知识结构。在知识图谱中，每个节点表示现实世界的“实体”，每条边为实体与实体之间的“关系”。通俗地讲，知识图谱就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络，提供了从“关系”的角度去分析问题的能力。

人工智能在服务行业的应用？

从应用服务层面来看，一项人工智能技术的应用可能会包含计算智能、感知智能等多个层次的核心能力。人工智能的应用场景有：

1、无人驾驶汽车；

2、人脸识别；

3、机器翻译；

4、搜索引擎+智能推荐；

5、智能客服、虚拟主播；

6、智能创作；

7、智能医疗；

8、设备健康管理。

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

主要有以下7种不同的应用：

1. 文本分类

文本分类Text ClassificaTIon

文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。

2. 语言建模

语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务，特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。

“问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础，也用于拼写校正，

手写识别和统计学的机器翻译。

3. 语音识别

语音识别是解决如何理解人类所说的问题。

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自然语言处理本身细分的领域比较多，类似NER，情感分析，Semantic parsing, dependency parsing, 知识图谱，对话，翻译，[_a***_]理解，摘要，文本自动生成等等。这里面有涉及到传统的机器学习方法和深度学习，以及图的相关知识，内容非常复杂。Google翻译用的大致是深度学习搭建起来的seq2seq模型，Google搜索逐渐集成了知识图谱和各种parsing的机制，逐渐向问答式的搜索过渡，知识图谱是比较火热的一个点，主要用于不同场景和企业的自己的知识图谱的建立，从而有助于具体业务。各个大厂现在几乎都有自己的NLP的处理框架和系统，主要就是集成了NER，parsing等的各种插件，在基础插件的地基上建立不同业务使用的api。

人工智能语音领域应用前景非常广泛。

11月7日，新华社联合搜狗推出了“AI合成主播”。

从发布的这一刻起，“AI合成主播”正式成为新华社报道队伍中一员，TA将同其他主播一起，为人们带来权威、及时、准确的中英文新闻资讯。

今年年初，央视也推出首部人工智能配音的纪录片《创新中国》。

到此，以上就是小编对于人工智能的出色应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能的出色应用的3点解答对大家有用。

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