人工智能与自然语言处理技术
随着人工智能技术的发展，我们生活中的许多应用都带上了“AI”的色彩，比如可以用计算机帮翻译外文文档。但有时候人工智也能会出一些小故障，变得不那么智能，尤其在语言处理方面。那么我们怎样才能让人工智能变成真正的“智能”呢？自然语言处理技术就是一个重要的方式。
自然语言处理技术（即natural language processing，简称NPL）是人工智能的一个重要分支，其目的是利用计算机对自然语言进行智能化处理。基础的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层级展开，包括音位（语言的发音模式）、形态（字、字母如何构成单词、单词的形态变化）、词汇（单词之间的关系）、句法（单词如何形成句子）、语义（语言表述对应的意思）、语用（不同语境中的语义解释）、篇章（句子如何组合成段落）7个层级。这些基本的自然语言处理技术经常被运用到下游的多种自然语言处理任务中，如机器翻译、对话、问答、文档摘要等。
科学家研究自然语言处理技术（NLP）的目的是让机器能够理解人类语言，用自然语言的方式与人类交流，最终拥有“智能”。AI时代，我们希望计算机拥有视觉、听觉、语言和行动的能力，其中语言是人类区别于动物的最重要特征之一，语言是人类思维的载体，也是知识凝练和传承的载体。在人工智能领域，研究自然语言处理技术的目的就是让机器理解并生成人类的语言，从而和人类平等流畅地沟通交流。
但现在的人工智能常常和我们的人工评价有很大的出入，这也是基于AI算法的自动评测面临的最大挑战：如何与人工评价保持一致？应对这个挑战需要解决很多问题。以智能阅卷为例：如何制定电脑适用的评测标准？人工智能如何应对语言的千变万化？如何设计阅卷综合性的评测指标？有科学家认为，大数据与富知识双轮驱动或许能成为解决问题的关键，即在大数据驱动的基础上加入富知识驱动，可以突破现在智能语言处理技术上的瓶颈。
总而言之，自然语言技术的发展说明人工智能技术的核心还是在“人”。“人工智能和机器学习带给决策过程的支撑和信心将使创新加速，但这并不意味着人类的缺席。人们仍然需要定义分析的起点、标注主题并从收集的信息中提取所需数据。”
本文由北京市第六十五中学一级教师李岩进行科学性把关。
科普中国中央厨房新华网科普事业部科普中国-科学原理一点通联合出品更多精彩内容，请下载科普中国客户端。作者：和卓琳 [责任编辑:魏承瑶]科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知
标 题：科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知发文机关：科技部发文字号：国科发规〔2022〕228号来 源：科技部网站主题分类：公文种类：通知成文日期：2022年08月12日标 题：科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知发文机关：科技部发文字号：国科发规〔2022〕228号来 源：科技部网站主题分类：公文种类：通知成文日期：2022年08月12日科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知国科发规〔2022〕228号
各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅（委、局），新疆生产建设兵团科技局：
为加快推动人工智能应用，助力稳经济，培育新的经济增长点，根据国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，按照科技部等六部门联合印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，现启动支持建设新一代人工智能示范应用场景工作。有关事项通知如下。
一、工作目标
坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。
二、首批示范应用场景
（一）智慧农场。
针对水稻、玉米、小麦、棉花等农作物生产过程，聚焦“耕、种、管、收”等关键作业环节，运用面向群体智能自主无人作业的农业智能化装备等关键技术，构建农田土壤变化自适应感知、农机行为控制、群体实时协作、智慧农场大脑等规模化作业典型场景，实现农业种植和管理集约化、少人化、精准化。
（二）智能港口。
针对港口大型码头泊位、岸桥管理以及堆场、配载调度等关键业务环节，运用智能化码头机械、数字孪生集成生产时空管控系统等关键技术，开展船舶自动配载、自动作业路径及泊位计划优化、水平运输车辆及新型轨道交通设备的协同调度、智能堆场选位等场景应用，形成覆盖码头运作、运行监测与设备健康管理的智能化解决方案，打造世界一流水平的超大型智能港口。
（三）智能矿山。
针对我国矿山高质量安全发展需求，聚焦井工矿和露天矿，运用人工智能、5G通信、基础软件等新一代自主可控信息技术，建成井工矿“数字网联、无人操作、智能巡视、远程干预”的常态化运行示范采掘工作面，开展露天矿矿车无人驾驶、铲运装协同自主作业示范应用，通过智能化技术减人换人，全面提升我国矿山行业本质安全水平。
（四）智能工厂。
针对流程制造业、离散制造业工厂中生产调度、参数控制、设备健康管理等关键业务环节，综合运用工厂数字孪生、智能控制、优化决策等技术，在生产过程智能决策、柔性化制造、大型设备能耗优化、设备智能诊断与维护等方面形成具有行业特色、可复制推广的智能工厂解决方案，在化工、钢铁、电力、装备制造等重点行业进行示范应用。
（五）智慧家居。
针对未来家庭生活中家电、饮食、陪护、健康管理等个性化、智能化需求，运用云侧智能决策和主动服务、场景引擎和自适应感知等关键技术，加强主动提醒、智能推荐、健康管理、智慧零操作等综合示范应用，推动实现从单品智能到全屋智能、从被动控制到主动学习、各类智慧产品兼容发展的全屋一体化智控覆盖。
（六）智能教育。
针对青少年教育中“备、教、练、测、管”等关键环节，运用学习认知状态感知、无感知异地授课的智慧学习和智慧教室等关键技术，构建虚实融合与跨平台支撑的智能教育基础环境，重点面向欠发达地区中小学，支持开展智能教育示范应用，提升优质教育资源覆盖面，助力乡村振兴和国家教育数字化战略实施。
（七）自动驾驶。
针对自动驾驶从特定道路向常规道路进一步拓展需求，运用车端与路端传感器融合的高准确环境感知与超视距信息共享、车路云一体化的协同决策与控制等关键技术，开展交叉路口、环岛、匝道等复杂行车条件下自动驾驶场景示范应用，推动高速公路无人物流、高级别自动驾驶汽车、智能网联公交车、自主代客泊车等场景发展。
（八）智能诊疗。
针对常见病、慢性病、多发病等诊疗需求，基于医疗领域数据库知识库的规模化构建、大规模医疗人工智能模型训练等智能医疗基础设施，运用人工智能可循证诊疗决策医疗关键技术，建立人工智能赋能医疗服务新模式。重点面向县级医院，提升基层医疗服务水平。
（九）智慧法院。
针对诉讼服务、审判执行、司法管理等法院业务领域，运用非结构化文本语义理解、裁判说理分析推理、风险智能识别等关键技术，加强庭审笔录自动生成、类案智能推送、全案由智能量裁辅助、裁判文书全自动生成、案件卷宗自适应巡查、自动化审判质效评价与监督等智能化场景的应用示范，有效化解案多人少矛盾，促进审判体系和审判能力现代化。
（十）智能供应链。
针对智能仓储、智能配送、冷链运输等关键环节，运用人机交互、物流机械臂控制、反向定制、需求预测与售后追踪等关键技术，优化场景驱动的智能供应链算法，构建智能、高效、协同的供应链体系，推进智能物流与供应链技术规模化落地应用，提升产品库存周转效率，降低物流成本。
三、组织实施
科技部以国家科技计划项目成果为主要基础，以国家新一代人工智能创新发展试验区为主要依托，充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台企业作用，遴选一批支持建设的示范应用场景。
各地方科技厅（委、局）、试验区向科技部推荐拟支持建设的示范应用场景，科技部经审核评估后，确定是否支持，并对建设达标的场景进行宣传推广。
联系人及电话：战略规划司 许 谦，010-58881670
常歆识，010-58881615
科技部2022年8月12日
科技部关于支持建设新一代人工智能示范应用场景的通知国科发规〔2022〕228号
各省、自治区、直辖市及计划单列市科技厅（委、局），新疆生产建设兵团科技局：
为加快推动人工智能应用，助力稳经济，培育新的经济增长点，根据国务院发布的《新一代人工智能发展规划》，按照科技部等六部门联合印发的《关于加快场景创新以人工智能高水平应用促进经济高质量发展的指导意见》，现启动支持建设新一代人工智能示范应用场景工作。有关事项通知如下。
一、工作目标
坚持面向世界科技前沿、面向经济主战场、面向国家重大需求、面向人民生命健康，充分发挥人工智能赋能经济社会发展的作用，围绕构建全链条、全过程的人工智能行业应用生态，支持一批基础较好的人工智能应用场景，加强研发上下游配合与新技术集成，打造形成一批可复制、可推广的标杆型示范应用场景。首批支持建设十个示范应用场景。
二、首批示范应用场景
（一）智慧农场。
针对水稻、玉米、小麦、棉花等农作物生产过程，聚焦“耕、种、管、收”等关键作业环节，运用面向群体智能自主无人作业的农业智能化装备等关键技术，构建农田土壤变化自适应感知、农机行为控制、群体实时协作、智慧农场大脑等规模化作业典型场景，实现农业种植和管理集约化、少人化、精准化。
（二）智能港口。
针对港口大型码头泊位、岸桥管理以及堆场、配载调度等关键业务环节，运用智能化码头机械、数字孪生集成生产时空管控系统等关键技术，开展船舶自动配载、自动作业路径及泊位计划优化、水平运输车辆及新型轨道交通设备的协同调度、智能堆场选位等场景应用，形成覆盖码头运作、运行监测与设备健康管理的智能化解决方案，打造世界一流水平的超大型智能港口。
（三）智能矿山。
针对我国矿山高质量安全发展需求，聚焦井工矿和露天矿，运用人工智能、5G通信、基础软件等新一代自主可控信息技术，建成井工矿“数字网联、无人操作、智能巡视、远程干预”的常态化运行示范采掘工作面，开展露天矿矿车无人驾驶、铲运装协同自主作业示范应用，通过智能化技术减人换人，全面提升我国矿山行业本质安全水平。
（四）智能工厂。
针对流程制造业、离散制造业工厂中生产调度、参数控制、设备健康管理等关键业务环节，综合运用工厂数字孪生、智能控制、优化决策等技术，在生产过程智能决策、柔性化制造、大型设备能耗优化、设备智能诊断与维护等方面形成具有行业特色、可复制推广的智能工厂解决方案，在化工、钢铁、电力、装备制造等重点行业进行示范应用。
（五）智慧家居。
针对未来家庭生活中家电、饮食、陪护、健康管理等个性化、智能化需求，运用云侧智能决策和主动服务、场景引擎和自适应感知等关键技术，加强主动提醒、智能推荐、健康管理、智慧零操作等综合示范应用，推动实现从单品智能到全屋智能、从被动控制到主动学习、各类智慧产品兼容发展的全屋一体化智控覆盖。
（六）智能教育。
针对青少年教育中“备、教、练、测、管”等关键环节，运用学习认知状态感知、无感知异地授课的智慧学习和智慧教室等关键技术，构建虚实融合与跨平台支撑的智能教育基础环境，重点面向欠发达地区中小学，支持开展智能教育示范应用，提升优质教育资源覆盖面，助力乡村振兴和国家教育数字化战略实施。
（七）自动驾驶。
针对自动驾驶从特定道路向常规道路进一步拓展需求，运用车端与路端传感器融合的高准确环境感知与超视距信息共享、车路云一体化的协同决策与控制等关键技术，开展交叉路口、环岛、匝道等复杂行车条件下自动驾驶场景示范应用，推动高速公路无人物流、高级别自动驾驶汽车、智能网联公交车、自主代客泊车等场景发展。
（八）智能诊疗。
针对常见病、慢性病、多发病等诊疗需求，基于医疗领域数据库知识库的规模化构建、大规模医疗人工智能模型训练等智能医疗基础设施，运用人工智能可循证诊疗决策医疗关键技术，建立人工智能赋能医疗服务新模式。重点面向县级医院，提升基层医疗服务水平。
（九）智慧法院。
针对诉讼服务、审判执行、司法管理等法院业务领域，运用非结构化文本语义理解、裁判说理分析推理、风险智能识别等关键技术，加强庭审笔录自动生成、类案智能推送、全案由智能量裁辅助、裁判文书全自动生成、案件卷宗自适应巡查、自动化审判质效评价与监督等智能化场景的应用示范，有效化解案多人少矛盾，促进审判体系和审判能力现代化。
（十）智能供应链。
针对智能仓储、智能配送、冷链运输等关键环节，运用人机交互、物流机械臂控制、反向定制、需求预测与售后追踪等关键技术，优化场景驱动的智能供应链算法，构建智能、高效、协同的供应链体系，推进智能物流与供应链技术规模化落地应用，提升产品库存周转效率，降低物流成本。
三、组织实施
科技部以国家科技计划项目成果为主要基础，以国家新一代人工智能创新发展试验区为主要依托，充分发挥国家新一代人工智能开放创新平台企业作用，遴选一批支持建设的示范应用场景。
各地方科技厅（委、局）、试验区向科技部推荐拟支持建设的示范应用场景，科技部经审核评估后，确定是否支持，并对建设达标的场景进行宣传推广。
联系人及电话：战略规划司 许 谦，010-58881670
常歆识，010-58881615
科技部2022年8月12日
扫一扫在手机打开当前页自然语言处理合适于哪些使用场景
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一款基于人工智能技术，针对各类企业及开发者提供的用于文本分析及挖掘的云服务，旨在帮助用户高效的处理文本。
自然语言处理包含哪些子服务？自然语言处理基础（NaturalLanguageProcessingFundamentals），为用户提供包括分词、命名实体识别、关键词提取、短文本相似度等自然语言相关的API。语言生成（LanguageGeneration，简称LG），为用户提供包括文本摘要等语言生成相关的API，。语言理解（LanguageUnderstanding，简称LU），为用户提供包括文本分类、情感分析等语言理解相关的API。机器翻译（MachineTranslation，简称MT），为用户提供快速准确的翻译服务。
自然语言处理合适于哪些使用场景？自然语言处理适用于智能问答系统、舆情分析、内容推荐、翻译等场景。
智能问答系统通过中文分词、短文本相似度、命名实体识别等相关技术计算两个问题对的相似度，可解决问答、对话、语料挖掘、知识库构建等问题。
舆情分析通过关键词提取、文本聚类、主题挖掘等算法模型，挖掘突发事件、舆论导向，进行话题发现、趋势发现、舆情分析等。多维度分析情绪、热点、趋势、传播途径等，及时全面的掌握舆情动态。
内容推荐通过关键词提取、短文本相似度等技术，提取关键语义信息，精准匹配出语义相似的内容，从而快速构建内容推荐场景。
翻译通过文本语言分析，精准翻译语句内容，从而帮助用户跨语言沟通。
人工智能有哪些运用场景有什么实际用途
人工智能有哪些应用场景？就目前为止，人工智能已经在教育、医疗、无人驾驶、零售和家居等领域，有了及其广泛和深入的应用。不得不说，近些年来人工智能的发展，带给我们大家生活和工作上的各种便利。下面我们就来说一说，人工智能在各行业的应用，到底有什么实际好处。
应用场景一：教育
从2015年开始，人工智能教育的相关概念一直受到资本市场的关注，技术上，通过语音交互和自然语言处理技术，实现智能机器人阅卷改卷、背诵机器人、在线口语评测等功能。人工智能已经上升到国家战略的高度,教育逐渐向智能化方向发展。现阶段,在教育改革下,为满足教育的信息化需求,将人工智能应用到教育中,提高了教育的高效性和便捷性。基于此,以人工智能技术在教育领域的应用与发展为主题,进行了全方位、多角度的论述。随着众多企业的涌入布局，人工智能教育或将成为投资的下一个赛道风口。
在人工智能时代背景下，学校课程体系更趋向于多元化、丰富化、融合化。通过构建智能学习、交互式学习的新型教育环境，建立以学习者为导向、以教师为辅助的智慧教育模式，借助人工智能提供精准推送的学习支持服务，实现教学最优化和终身教育定制化。人工智能与基础学科的交叉融合，以丰富的课程体系培养学习者独立思维、批判性思维等重要品质，从而让每一个孩子接受更加全面、更加个性化的教学，使学习过程变得更高效、更快乐。
应用场景二：医疗
人工智能技术运用在医学领域，将图像识别、大数据处理、深度学习等AI领先技术与医学跨界融合研发而成，辅助医生进行疾病筛查和诊断。比如：智能诊疗、医疗机器人、智能健康管理等等。智能诊疗：智能诊疗就是将人工智能技术应用于疾病诊疗中，计算机可以帮助医生进行病理，体检报告等的统计，通过大数据和深度挖掘等技术，对病人的医疗数据进行分析和挖掘，自动识别病人的临床变量和指标;医学影像智能识别：AI通过大量学习医学影像，可以帮助医生进行病灶区域定位，减少漏诊误诊问题;医疗机器人：关于机器人在医疗界中的应用的研究主要集中在外科手术机器人、康复机器人、护理机器人和服务机器人方面;智能健康管理：对身体素质进行简单的评估，提供个性的健康管理方案，及时识别疾病发生的风险，提醒用户注意自己的身体健康安全。
应用场景三：无人驾驶
即使无人驾驶的噱头足够吸引人，但是为了弥补人工智能的不足，企业常常采取幕后的人为干预措施。这种做法的理念是，人类监督者确信人工智能运转良好，并担任教师角色。当人工智能失败时，人的干预是软件调整的指南。这一启发式过程的明确目标是，最终人工智能将能够在没有监督的情况下运行。在无人驾驶汽车的研究中,对人工智能技术的研究已经非常深入,一致认为人工智能技术为无人驾驶汽车的实现提供了推动力。
应用场景四：零售
据媒体报道，国内零售业现约有40余家人工智能创业公司，针对电商领域实现的功能主要有客服、实时定价促销、搜索、销售预测、补货预测，还可以智能推荐你喜爱的商品信息以及机械手臂机器人完成自动工作。高盛曾预测，到2025年，人工智能在零售业每年将节省540亿美元成本，创造410亿美元新收入。
而通过AI、机器视觉技术对顾客购买行为、仓储物流行为、供应商供给行为等多个方面进行监测和分析，确保合适的库存水平，避免出现滞销、脱销状况，实现供给侧改革。零售前端的实体业态背后，是一套复杂的智能零售系统，调配着商品以最快的速度向消费者流动。整个系统连接用户和商品的时效性越高，体验就越好，流转的效率越高，成本就越低。
应用场景五：家居
家庭是人类最重要的社交生活场所之一，也是人工智能应用较为广泛和影响度较高的领域。通过语音控制设备，从而轻松调节家里的风扇、空调、空气净化器等家电，这样的场景如今已经实现。智能家居已经从生态之争，到产品互联拓展的全平台之争了，所以，智能家居算是目前进展得比较顺利的人工智能应用吧。
解决安全隐患：安装智能设备后，业主可以直观的了解到家里的情况，如遇突发情况，可及时处理;生活舒适便捷：屋内的照明、家电等现代化电器数量繁多，如果每个都单独操作将会很繁琐，令人心烦。如果房间面积大了，这种烦恼将成倍增长。但智能设备就能整合家里的电器，这些问题就可以迎刃而解;远程集中操控：智能家居的控制方式除了传统的面板控制之外，还增加了语音控制、移动端控制。比如将手机、iPad、平板电脑变为智能控制器。这样做不仅可以远程操作，还能集中控制家里的电器，使生活更加便捷。
目前，人工智能在教育、医疗、无人驾驶、零售和家居等领域，都发挥了巨大作用，的的确确给我们的生活带来了许多实际的好处。让我们一起期待，在未来人工智能会带给我们怎样的惊喜吧!
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二、国内外知名精华资源
三、人工智能论文合集
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