人工智能自然语言的应用-人工智能自然语言的应用有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能自然语言的应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能自然语言的应用的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？
2. 人工智能和自然语言处理如何改变学术交流？
3. 如何评价自然语言语音交互系统？
4. 在人工智能、机器学习和自然语言研究三大领域你更热衷于哪个职场方面的研究发展？

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。

Chatopera机器人客服，智能外呼机器人，需要学习智能问答相关的AI知识，Chatopera聊天机器人已经落地，发展前景非常好，性价比很高，公众号上“Chatopera”有实际演示，可以观看。

自然语言处理的应用场景还是很多的，而且还有很多公司在自然语言处理领域在研究，例如现在的阿里、腾讯、美团等互联网大厂。

具体应用场景有很多，下面举几个例子，比如在现实生活中所有与文本相结合的内容都是自然语言处理的范围之内，命名实体识别、关系抽取、知识图谱补全等等。随着现在预训练模型的火热，阅读理解、问答、对话生成等等也相继火了起来。所以说自然语言处理有很多应用场景，与生活息息相关。

研究生时期的课题是人工智能与进化算法结合从而提高算法性能，期间也稍微了解过其他的人工智能算法，比如卷积神经网络之类的，工作后在大力发展AI的百度，因此也算有点了解，来给大家分享下我的看法。

百度科技园的大楼的电梯间电视常年播放百度的AI广告，其中有一个是一年轻女子独自到不说英语的滑雪胜地去旅行，本来因为语言不通而障碍频频，结果有了百度语音翻译，一切问题迎刃而解，广告语大概的意思是懂你的坚强，也愿意武装你的软肋。

这就是人工智能自然语言处理的一个重要场景，语言翻译。除此之外，还有同声传译，实时多语种翻译等等。在未来，如果想要打造出一个完美的虚拟恋爱对象，那也一定要搭载上这个语言语义以及情绪识别的能力，才能更好的给使用者以温柔的体验。

这个其实已经很久了，最出名的莫过于苹果系统搭载的siri了，一句hey siri，就能唤来你的智能管家，帮助你拨打电话，阅读短信，地图导航等等。

此外，iPhone现在的语音输入功能也是自然语言处理的落地。中文同音不同意的字词实在是太多了，但是iPhone的语音输入却能在你说了一大段语义连贯的句子之后，基本每个词的准确率达到95%以上。已经是很了不起的进步了。

最后，国内很多智能音箱也是自然语言处理的产物，比如[_a***_]精灵，小米的小爱同学还有百度的小度音响等等，通过打通物联网，或者在线音乐库，能够准确的识别你的要求，帮助你开关灯，打开窗帘，播放音乐，制定闹钟等等。

想要在自然语义处理（NLP）领域进行发展，那么就需要将语句的理解定位于概念理解，并且建立了自然语言的“概念空间（代码）”。语句及自然语言的理解，其实就是从语言空间向语言“概念空间（代码）”的映射过程。这一处理方案，使计算机能够进入自然语言的语义深层，在“懂”的基础上完成对自然语言的各种处理。目前场景的用于NLP领域的算法有卷积神经网络等等，相对来说也是比较复杂。

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，阅读理解，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。

人工智能和自然语言处理如何改变学术交流？

人工智能和自然语言处理技术在学术交流中可能产生的影响主要体现在以下几个方面：

1. 文献检索和汇总：人工智能和自然语言处理技术可以帮助科研人员快速地检索和汇总相关文献，减少人工检索文献的时间和精力消耗。
2. 文本挖掘和关系提取：人工智能和自然语言处理技术可以用于从大量文本中提取有用信息，并自动提取文本中的实体关系，帮助科研人员快速地发现新的研究方向。
3. 翻译和文本生成：人工智能和自然语言处理技术可以用于自动翻译文献，帮助科研人员阅读和理解外文文献。同时，文本生成技术也可以用于自动生成研究报告、文献综述等。
4. 专家系统和问答系统：人工智能和自然语言处理技术可以用于构建专家系统和问答系统，帮助科研人员快速地获取相关信息。

总之，人工智能和自然语言处理技术可以帮助科研人员更高效地进行学术交流，提高研究的效率和质量。

如何评价自然语言语音交互系统？

自然语言涉及的内容比较广泛，牵涉到的范围比较全面，但是，自然语言的语音随着生活地域与工作环境的不同会产生各种各样的方言与行话。因此，这就给我们的语音交流互动增加了许多难度。因此语言互动传递通常***用书面文字，而不是语音传递。只有通用文字进行情感输出与信息、经验交流才能产生良好互动和意识经验沟通与交流。

没什么好评价的，高智能ai就好像机器人，最理想的机器人就应该是像***一样，可以正常交流而不会感觉他是机器人。但是机器人如果太聪明人类会不会被灭绝的问题，就太长远，我们暂且不去考虑，但是自然语音的语音肯定是比机器发音的好听，更愿意去使用。

在人工智能、机器学习和自然语言研究三大领域你更热衷于哪个职场方面的研究发展？

没太明白,您想表达的意图.

但是下面这张图 会让您对 人工智能有一个清晰的认知.

人工智能是一个大的行业名词

机器学习是人工智能领域的一个知识技术

自然语言处理是基于机器学习和算法的功能实现

这个问题首先要看自己对哪方面感兴趣。人工智能是一个组合体，需要程序设计需要算法等结合，相对于机器语言，自然语言，人工智能技术可选择的专攻主方向可以有几个选择，机会相对较多，而且今后无论是大型企业还是中型企业都可以就业，现在很多资本流入了初创企业和人工智能相关的企业。至少从职业发展规划来看，基础扎实的工程师上升空间大，也更受青睐。记得在参加互联网＋人工智能大会上都强调了一个观点：人工智能工程师红利。这也是将来各个职业中是最有前景的职业之一。希望在选择时结合自身学习情况兴趣爱好以及未来职业发展综合考虑，选择适合自己的一个方向。

到此，以上就是小编对于人工智能自然语言的应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能自然语言的应用的4点解答对大家有用。

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