人工智能之语言处理应用-人工智能之语言处理简介

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能之语言处理应用的问题，于是小编就整理了4个相关介绍人工智能之语言处理应用的解答，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. 人工智能自然语言处理就业形势与行业发展前景如何？
3. 人工智能和自然语言处理如何改变学术交流？
4. 为什么说自然语言处理是人工智能的核心？

人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？

范围太广了，语音处理场景在大多数领域都需要，语言指令是人类对人工智能的重要交流方式之一，智能端接收语音，处理分析读懂人类语言这是人工智能重要体现。

1.场景主要有，情感对话、教育对话、问答等

2.人工智能自我感知收集到语音之后进行大数据分析，进行自我识别，学习，自我决策，演化等。

3.设想一下一个寂寞的晚上一个人工智能机器人陪你聊天将是怎样的场景。

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。

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》。

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。

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。

人工智能自然语言处理就业形势与行业发展前景如何？

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科，主要是研究如何让计算机处理及运用自然语言，是人工智能的重要组成部分。自然语言处理广义上分为两大部分：自然语言理解（Natural Language Understanding）和自然语言生成（Natural Language Generation）。

自然语言理解想要达到的目的是让计算机[_a***_]正确“听懂”人话，而自然语言生成则是要计算机准确“说出”人话。

自然语言处理的主要研究方向包括：

句法语义分析。

自然语言处理与计算机视觉、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别一起并成为未来国内人工智能行业发展的五大趋势。从投资来看，自然语言处理也是获得投资最多的领域之一。

人工智能不断发展，对金融行业分析也能起到至关重要的作用，比如关注市场变动线索、预测价格趋势、评估市场风险等，但要、人工智能在金融行业真正实现全场景落地，首先要搞定的就是自然语言处理技术。这一技术是关键，也是难点。

自然语言处理能实现计算机与人之间的自然语言交流，是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，是计算机科学、人工智能、语言学关注计算机和人类语言之间相互所用的领域。说白了就是让人工智能可以听懂人话。

随着智能领域的产业分工日渐明确，各大企业已经从最开始的竞争模式转为了合作模式，实现双赢，自然语言处理技术这一块也越来越被大家所看好。

可预见的是，未来二十年内，自然语言处理将会成为人工智能应用最大的突破口之一，最近知识图谱在搜索领域已经有一席之地，并在火速推广中，一种是要关联很多领域，一种是进行知识整合，这样看来未来很有可能将自然语言处理与知识图谱相结合的趋势。

上面也说了人工智能自然语言处理所涉猎到的技能和技术领域非常广泛，毫不夸张地说，一名自然语言处理工程师一定是个全能型人才，要掌握大部分的人工智能领域技术，所以真正从事这方面的人才也非常少，现在社会上从市自然语言处理的人大部分都是非科班出身，不是工作中自学的就是跟着项目一起摸爬滚打出来的，所以从事自然语言处理的专业人士，行业发展是非常客观的。

就目前来看，自然语言处理还是有比较不错的就业前景。大厂也越来越多的在自然语言处理领域中有较大比重的资金投入。而且随着未来虚拟现实的逐渐普及，可能自然语言处理技术就可以在生活中随处可见，无时无刻都在使用。

自然语言处理的行业发展前景也非常好，随着Transfomer火了以后，很多依赖大规模语料的预训练模型也相继被推出，顶会上也有很多关于这方面的文章发表，这代表学术界和工业界都比较关注，而且成果转化也非常多，如果是专门研究自然语言处理的以后可能会和其他场景相结合，增加新的需求，产生新的工作职位，所以该方向还是非常有前景的。

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。

为什么说自然语言处理是人工智能的核心？

自然语言系统作为天擎引能***与擎天启能工程的总称，是当今世界高端技术论坛竞争与经济交流的焦点和社会、科学探索研究的战略思想前沿和理论指导生产与实践的主线和关键，我们有没有必要建立一个自然语言论坛来进行广泛宣传和指导实践，生产与科研，以扩大我们的自主知识产权和它在国际高层论坛上的战略主导权和发言权是建设网站的关键技术和经验。

到此，以上就是小编对于人工智能之语言处理应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能之语言处理应用的4点解答对大家有用。

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