自然语言处理的优点有哪些人工智能技术在自然语言处理的应用有哪些方面

发表时间：2023-07-13 09:29:22

自然语言处理的优点有哪些

自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

总结自然语言处理发展的曲折历史可以看出，基于规则的理性主义方法和基于统计的经验主义方法各有千秋，因此，我们应当用科学的态度来分析它们的优点和缺点。

我们认为，基于规则的理性主义方法的优点是：

*基于规则的理性主义方法中的规则主要是语言学规则，这些规则的形式描述能力和形式生成能力都很强，在自然语言处理中有很好的应用价值。

*基于规则的理性主义方法可以有效地处理句法分析中的长距离依存关系（long-distancedependencies）等困难问题，如句子中长距离的主语和谓语动词之间的一致关系（subject-verbagreement）问题，wh移位（wh-movement）问题。

*基于规则的理性主义方法通常都是明白易懂的，表达得很清晰，描述得很明确，很多语言事实都可以使用语言模型的结构和组成成分直接地、明显地表示出来。

*基于规则的理性主义方法在本质上是没有方向性的，使用这样的方法研制出来的语言模型，既可以应用于分析，也可以应用于生成，这样，同样的一个语言模型就可以双向使用。

*基于规则的理性主义方法可以在语言知识的各个平面上使用，可以在语言的不同维度上得到多维的应用。这种方法不仅可以在语音和形态的研究中使用，而且，在句法、语义、语用、篇章的分析中也大显身手。

*基于规则的理性主义方法与计算机科学中提出的一些高效算法是兼容的，例如，计算机算法分析中使用Earley算法（1970年提出）和Marcus算法（1978年提出）都可以作为基于规则的理性主义方法在自然语言处理中得到有效的使用。

基于规则的理性主义方法的缺点是：

*基于规则的理性主义方法研制的语言模型一般都比较脆弱，鲁棒性很差，一些与语言模型稍微偏离的非本质性的错误，往往会使得整个的语言模型无法正常地工作，甚至导致严重的后果。不过，近来已经研制出一些鲁棒的、灵活的剖析技术，这些技术能够使基于规则的剖析系统在剖析失败中得到恢复。

*使用基于规则的理性主义方法来研制自然语言处理系统的时候，往往需要语言学家、语音学家和各种专家的配合工作，进行知识密集的研究，研究工作的强度很大；基于规则的语言模型不能通过机器学习的方法自动地获得，也无法使用计算机自动地进行泛化。

*使用基于规则的理性主义方法设计的自然语言处理系统的针对性都比较强，很难进行进一步的升级。例如，斯罗肯（Slocum）在1981年曾经指出，LIFER自然语言知识处理系统在经过两年的研发之后，已经变得非常之复杂和庞大，以至于这个系统原来的设计人很难再对它进行一点点的改动。对于这个系统的稍微改动将会引起整个连续的“水波效应”（rippleeffect），以至于“牵一发而动全身”，而这样的副作用是无法避免和消除的。

*基于规则的理性主义方法在实际的使用场合其表现往往不如基于统计的经验主义方法那样好。因为基于统计的经验主义方法可以根据实际训练数据的情况不断地优化，而基于规则的理性主义方法很难根据实际的数据进行调整。基于规则的方法很难模拟语言中局部的约束关系，例如，单词的优先关系对于词类标注是非常有用的，但是基于规则的理性主义方法很难模拟这种优先关系。

不过，尽管基于规则的理性主义方法有这样的或那样的不足，这种方法终究是自然语言处理中研究得最为深入的技术，它仍然是非常有价值和非常强有力的技术，我们决不能忽视这种方法。事实证明，基于规则的理性主义方法的算法具有普适性，不会由于语种的不同而失去效应，这些算法不仅适用于英语、法语、德语等西方语言，也适用于汉语、日语、韩国语等东方语言。在一些领域针对性很强的应用中，在一些需要丰富的语言学知识支持的系统中，特别是在需要处理长距离依存关系的自然语言处理系统中，基于规则的理性主义方法是必不可少的。

我们认为，基于统计的经验主义方法的优点是：

*使用基于统计的经验主义方法来训练语言数据，从训练的语言数据中自动地或半自动地获取语言的统计知识，可以有效地建立语言的统计模型。这种方法在文字和语音的自动处理中效果良好，在句法自动分析和词义排歧中也初露锋芒。

*基于统计的经验主义方法的效果在很大的程度上依赖于训练语言数据的规模，训练的语言数据越多，基于统计的经验主义方法的效果就越好。在统计机器翻译中，语料库的规模，特别是用来训练语言模型的目标语言语料库的规模，对于系统性能的提高，起着举足轻重的作用。因此，可以通过扩大语料库规模的办法来不断提高自然语言处理系统的性能。

*基于统计的经验主义方法很容易与基于规则的理性主义方法结合起来，从而处理语言中形形色色的约束条件问题，使自然语言处理系统的效果不断地得到改善。

*基于统计的经验主义方法很适合用来模拟那些有细微差别的、不精确的、模糊的概念（如“很少、很多、若干”等），而这些概念，在传统语言学中需要使用模糊逻辑（fuzzylogic）才能处理。

基于统计的经验主义方法的缺点是：

*使用基于统计的经验主义方法研制的自然语言处理系统，其运行时间是与统计模式中所包含的符号类别的多少成比例线性地增长的，不论在训练模型的分类中还是在测试模型的分类中，情况都是如此。因此，如果统计模式中的符号类别数量增加，系统的运行效率会明显地降低。

*在当前语料库技术的条件下，要使用基于统计的经验主义方法为某个特殊的应用领域获取训练数据，还是一件费时费力的工作，而且很难避免出错。基于统计的经验主义方法的效果与语料库的规模、代表性、正确性以及加工深度都有密切的关系，可以说，用来训练数据的语料库的质量在很大的程度上决定了基于统计的经验主义方法的效果。

*基于统计的经验主义方法很容易出现数据稀疏的问题，随着训练语料库规模的增大，数据稀疏的问题会越来越严重，这个问题需要使用各种平滑（smoothing）技术来解决。

6大人工智能应用关键技术，终于有人讲明白了

导读：我国《人工智能标准化白皮书（2018年）》中也给出了人工智能的定义：“人工智能是利用数字计算机或者由数字计算机控制的机器，模拟、延伸和扩展人类的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术和应用系统。”

人工智能的核心思想在于构造智能的人工系统。人工智能是一项知识工程，利用机器模仿人类完成一系列的动作。根据是否能够实现理解、思考、推理、解决问题等高级行为。

在未来，人工智能应用主要会体现如下几大核心技术特点。

作者：达观数据

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

01机器人流程自动化（RoboticProcessAutomation，RPA）

RPA（RoboticProcessAutomation，机器人流程自动化）的定义：通过特定的、可模拟人类在计算机界面上进行操作的技术，按规则自动执行相应的流程任务，代替或辅助人类完成相关的计算机操作。

与大家通常所认为的具备机械实体的“机器人”不同，RPA本质上是一种能按特定指令完成工作的软件，这种软件安装在个人计算机或大型服务器上，通过模拟键盘、鼠标等人工操作来实现办公操作的自动化。

▲图1-1RPA是未来办公创新和发展的趋势

RPA也被形象地称为数字化劳动力（DigitalLabor），是因为其综合运用了大数据、人工智能、云计算等技术，通过操纵用户图形界面（GUI）中的元素，模拟并增强人与计算机的交互过程，从而能够辅助执行以往只有人类才能完成的工作，或者作为人类高强度工作的劳动力补充。

自2015年以来，人工智能技术和RPA在同一时间大幅度发展和进步，恰好相辅相成，汇合在了一起。自然而然地，RPA和AI两者的结合运用，带来了一股非常独特的智能化应用的发展潮流，我们称之为智能RPA技术，或者IPA技术（IntelligentProcessingAutomation），即智能流程自动化技术（如图1-2所示）。

▲图1-2智能RPA的构成：RPA+AI=IPA

换句话说就是，RPA是基础，需要与其他技术手段整合在一起，方能实现IPA及其优势。

商业社会对流程自动化的功能的期望将与日俱增，将机器学习等AI技术运用到RPA中，将人工智能功能集成到产品套件中，以提供更多类型的自动化功能，已经成为未来RPA发展的主流趋势。

02光学字符识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）

OCR技术是指利用电子设备（例如扫描仪或数码相机）将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，并通过识别软件将图像中的文字转换成文本格式，供文字处理软件进一步编辑加工的技术。通俗地说就是，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，以获取文字及版面信息的技术。

OCR技术一般可分为如图3-1所示的5个阶段。

▲图3-1OCR技术的5个阶段

下面具体说明OCR的识别流程。

1.图像处理

针对图像的成像问题进行修正。常见的图像预处理过程包括：几何变换（透视、扭曲、旋转等）、畸变校正、去除模糊、图像增强和光线校正、二值化处理等。

2.文字检测

检测文本所在位置、范围及其布局，通常还包括版面分析和文字行检测等。文字检测解决的主要问题是哪里有文字，文字的范围有多大。

文字检测采用的处理算法一般包括：Faster-RCNN、Mask-RCNN、FPN、PANet、Unet、IoUNet、YOLO、SSD。

3.文字识别

在文本检测的基础上，对文本内容进行识别，将图像中的文本信息转化为计算机可识别和处理的文本信息。文字识别主要解决的问题是每个文字是什么。

文字识别常采用的处理算法包括：CRNN、AttentionOCR、RNNLM、BERT。

4.文本抽取

从文字识别结果中抽取出需要的字段或要素。

文本抽取常采用的处理算法包括：CRF、HMM、HAN、DPCNN、BiLSTM+CRF、BERT+CRF、Regex。

5.输出

输出最终的文字识别结果或者文本抽取结果。

03机器学习/大数据分析

机器学习/大数据分析是一种用于设计复杂模型和算法并以此实现预测功能的方法，即计算机有能力去学习，而不是依靠预先编写的代码。它能够基于对现有结构化数据的观察，自行识别结构化数据中的模型，并以此来输出对未来结果的预测。

机器学习是一种通过“监督”和“无监督”学习来识别结构化数据中的模式（例如日常性能数据）的算法。监督算法是指在根据自己的输入做出预测之前，会从输入和输出的结构化数据集来进行学习。无监督算法是指观察结构化数据，并对已识别的模式提供相关见解。

机器学习和高级分析可能会改变保险公司的游戏规则，例如，在提高合规性、降低成本结构，以及从新的见解中获得竞争优势。高级分析已经在领先的人力资源部门中得到了广泛应用，主要用于确定和评估领导者和管理者的核心品质，以便更好地预测行为、规划职业发展道路和下一任领导岗位归属。

04自然语言生成（NaturalLanguageGeneration，NLG）

计算机具有与人一样的表达能力和写作能力，它遵循某种规则，将从数据中观察到的信息转换成高质量的自然语言文本。例如，自动识别会议邮件中的主题、数字地名、人名地址并生成行程表备忘录，或者识别出合同条款的关键内容并将摘要的重点生成列表。

关于自然语言生成及自然语言处理的详细介绍，请阅读《详解自然语言处理5大语义分析技术及14类应用（建议收藏）》

05智能工作流（SmartWorkflow）

智能工作流是一种用于流程管理的软件工具，其中集成了由人和机器共同执行的工作，允许用户实时启动和跟踪端到端流程的状态，以便于管理不同组之间的切换，包括机器人与人类用户之间的切换，同时还能提供瓶颈阶段的统计数据。

随着社会和科技的不断进步，各个领域都开始逐步朝着自动化、智能化的方向快速发展。工作流相关技术的研究也越来越受重视，并广泛地应用于制造业、软件开发、银行金融、生物医学等不同领域。

工作流不但能够自动化地处理相关的活动和任务，减少人机交互处理过程中带来的潜在错误，而且能够精确化每一个处理步骤，最大化地提高生成效率，并且将工作流应用到动态、可变且灵活的应用场景当中。

近年来，在大数据、人工智能的背景下，工作流中的业务流程日趋复杂，所面临的环境和数据也日趋复杂，由需求分析引起的业务过程重新建模或由维护升级引起的过程模式变更和改进也变得越来越频繁。

在这种动态多变的复杂环境下，如何快速识别出任务，然后快速高效并有针对性地处理工作流问题，已成为目前工作流任务研究的关键问题。

RPA软件机器人在工作过程中，也会遇到很多类似的情况。工作流的复杂多变，会导致RPA作业流程的复杂多变，使其无法做到自适应，这将会大大影响RPA软件机器人的作业效率。

因此，需要通过智能工作流的技术，实现动态地调整RPA里的任务设定，以及RPA业务流程的自动变更和自动升级，在智能工作流的指导下实现自适应作业模式。

实现智能工作流的方法有很多，比如，美国J.H.Holland教授提出的基于遗传算法的工作流调度，PandeyS等提出的基于粒子群优化算法的启发式算法（PSO）可用于不同资源的智能调度。除此之外，还有很多基于自然界和仿生学的智能算法，比如，混合蛙跳算法、布谷鸟搜索算法、蝙蝠算法、人工蜂群算法等。

目前比较常见的方法是实现一种基于智能规划的工作流处理模式，该模式不再是单纯地将不同的活动当作对彼此没有影响的单独事件，而是有针对性地考虑多个事件的共同影响。

该模式充分考虑了工作流和智能规划之间的相似之处，通过智能规划推导出不同工作流任务之间的内在逻辑关系，并从其他的渠道和外部信息中充分挖掘潜在的关系。

逐步改进传统工作流中的问题，使用全新的智能规划的手段，从表面动作中挖掘出潜在的信息，过滤噪声数据，进而实现流程的自动修正，最后，通过前面得出的结论，有针对性地修改之前的RPA作业流程，实现自适应性的作业模式和作业过程。

06认知智能体（CognitiveAgent）

认知智能体是一种结合了机器学习和自然语言生成的技术，并在此基础上加入情感检测功能以做出判断和分析，使其能够执行任务，交流沟通，从数据集中学习，甚至根据情感检测结果作出决策。换句话说，机器会像人一样产生“情感共鸣、精神共振”，真正成为一个完全虚拟的劳动力（或者智能体）。

在客服领域，英国某汽车保险公司通过使用认知智能体技术，将客户转化率提高了22%，验证错误率降低了40%，整体投资回报率达到了330%。

当然，德勤、安永等咨询公司也坦然表示，就现阶段许多企业的流程管理与系统的基础能力来看，仍存在着大量的基础建设工作有待开展。而打造智能流程自动化所需的部分核心技术（例如认知智能体等）也还停留在雏形阶段。

智能包含三个方面，分别是计算智能、感知智能和认知智能。

在计算智能方面，计算机的速度早已远远超过人工的效率。

在感知智能方面，随着OCR、NLP等技术的发展，目前也已经能够实现很多的效果。

但是在认知智能方面，即使在某些特定领域，自然语言的处理也已经可以得到比人工更好的成绩，但是在某些领域，特别是知识理解、知识推理、知识判断等方面，还有很多需要逐步积累、逐步完善的地方。

按照机器能否产生自我认知和机器人的适用范围，人工智能分为弱人工智能和强人工智能，其中弱人工智能里的机器没有自我意识，不具备真正的推理和独立解决问题的能力，通常只适用于解决特定条件下的某种问题。当前人工智能的研究主要在弱人工智能领域。

而在强人工智能方面，机器具有一定的自我意识，能够通过学习拓展功能。对于当前不具备的功能或者当前不了解的知识，能通过自行学习获得。

当前条件下，全面的强人工智能还面临技术能力、社会伦理等多方面的挑战，但是在某些领域的特定场景下，具备认知智能能力和学习能力的人工智能软件，不仅能够优化作业流程、快速响应、覆盖更多不同的情况，同时还能够最大限度地避免技术风险和应用风险，是一个非常有价值的研究方向。

认知智能有很多种定义，其中，复旦大学肖仰华教授曾经提到过，所谓让机器具备认知智能是指让机器能够像人一样思考，而这种思考能力具体体现在如下几个方面。

第一，机器具备能够理解数据、理解语言进而理解现实世界的能力。

第二，机器具备能够解释数据、解释过程进而解释现象的能力。

第三，机器具备推理、规划等一系列人类所独有的认知能力，也就是说认知智能需要解决推理、规划、联想、创作等一系列复杂任务。

智能体是指驻留在某一环境下，能够持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性特征的计算实体。根据著名人工智能学者，美国斯坦福大学Hayes-Roth教授的理论“智能体能够持续执行三项功能：感知环境中的动态条件、执行动作影响环境、进行推理以解释感知信息、求解问题和决定动作”。

从前面的定义我们可以看出，认知智能体能够感知到环境中的动态条件，然后根据这些条件执行相应的动作来影响现有的环境，同时其还能够用推理来解释感知信息，求解相关问题，决定后续动作。

将认知智能体与RPA相结合，我们能够得到一个具备认知智能的机器人，它可以根据所涉及的应用系统和其他环境的变化动态感知下一步需要做的事情，同时执行相应的动作来影响对应的环境信息，实现智能录入、智能监控、智能文档处理和辅助判定。

与此同时，认知智能体通过RPA技术在处理业务的同时，还能够学习到相关的经验和知识，逐步掌握识别重点的能力。

认知智能体的研究包含了多种不同的方法，近年来，随着分布式人工智能、信息科学和网络科学的不断发展，面向动态环境下的分布式协同决策已经成为认知智能体的一个重要的研究方式。这种方式在以多无人机系统、多机器人系统为代表的典型无中心式多智能体系统中得到了广泛的应用。

与此同时，受限于自身设计，智能体对所在环境和系统常呈现出信息的部分可观测特征，而有限的智能体之间的交互和外部的约束也使得获得全局信息需要付出极高的代价。

同时，无中心式的多智能体系统在应用中呈现出了与社会网络相类似的自组结构和相应的复杂网络特征，即网络中单个智能体通常仅能连接/交互所在局部网络中的小部分智能体，传统的集中式协同模型则不再适用。

此外，类似于社会网络中人与人之间的有限信息交换便可大大提升个体的决策效率，同样的方法能否应用到相应的研究当中，也处于不断的尝试过程中。

关于作者：达观数据，中国智能RPA领域的龙头企业，独立开发了全套“RPA+AI”系统，拥有核心知识产权。达观智能RPA产品是业界不依赖微软底层开发框架、未使用第三方开源框架的RPA产品。

本文摘编自《智能RPA实战》，经出版方授权发布。

目前，自然语言处理（NLP）的最主要应用有哪些

目前，文本翻译最为主流的工作方式依然是以传统的统计机器翻译和神经网络翻译为主。Google、Microsoft与国内的百度、有道等公司都为用户提供了免费的在线多语言翻译系统。速度快、成本低是文本翻译的主要特点，而且应用广泛，不同行业都可以采用相应的专业翻译。但是，这一翻译过程是机械的和僵硬的，在翻译过程中会出现很多语义语境上的问题，仍然需要人工翻译来进行补充。

语音翻译可能是目前机器翻译中比较富有创新意思的领域，搜狗推出的机器同传技术主要在会议场景出现，演讲者的语音实时转换成文本，并且进行同步翻译，低延迟显示翻译结果，希望能够取代人工同传，实现不同语言人们低成本的有效交流。

图像翻译也有不小的进展。谷歌、微软、Facebook和百度均拥有能够让用户搜索或者自动整理没有识别标签照片的技术。除此之外还有视频翻译和VR翻译也在逐渐应用中，但是目前的应用还不太成熟。

2、信息检索

信息检索是从相关文档集合中查找用户所需信息的过程。信息检索的基本原理是将用户输入的检索关键词与数据库中的标引词进行对比，当二者匹配成功时，检索成功。

以谷歌为代表的「关键词查询+选择性浏览」交互方式，用户用简单的关键词作为查询提交给搜索引擎，搜索引擎并非直接把检索目标页面反馈给用户，而是提供给用户一个可能的检索目标页面列表，用户浏览该列表并从中选择出能够满足其信息需求的页面加以浏览。

3、自动问答

自动问答是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务。自动问答系统在回答用户问题时，首先要正确理解用户所提出的问题，抽取其中关键的信息，在已有的语料库或者知识库中进行检索、匹配，将获取的答案反馈给用户。这一过程涉及了包括词法句法语义分析的基础技术，以及信息检索、知识工程、文本生成等多项技术。

根据目标数据源的不同，问答技术大致可以分为检索式问答、社区问答以及知识库问答三种。检索式问答和社区问答的核心是浅层语义分析和关键词匹配，而知识库问答则正在逐步实现知识的深层逻辑推理。

除了这几种NLP应用，其它如情感分析、自动文本摘要、社会计算和信息抽取也都有广泛的应用。返回搜狐，查看更多

一文看懂自然语言处理

网络上有海量的文本信息，想要处理这些非结构化的数据就需要利用NLP技术。

本文将介绍NLP的基本概念，2大任务，4个典型应用和6个实践步骤。

NLP为什么重要？

“语言理解是人工智能领域皇冠上的明珠”

比尔·盖茨

在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如Excel里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频…

在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。

为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。

什么是自然语言处理–NLP

每种动物都有自己的语言，机器也是！

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。

不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。

而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。

既然不同人类语言之间可以有翻译，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式来直接交流呢？

NLP就是人类和机器之间沟通的桥梁！

为什么是“自然语言”处理？

自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的「讲人话」就是这个意思。

自然语言：我背有点驼(非自然语言：我的背部呈弯曲状)

自然语言：宝宝的经纪人睡了宝宝的宝宝（微博上这种段子一大把）

NLP的2大核心任务

NLP有2个核心的任务：

自然语言理解–NLU|NLI自然语言生成–NLG

自然语言理解–NLU|NLI

自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以NLU是至今还远不如人类的表现。

自然语言理解的5个难点：

语言的多样性语言的歧义性语言的鲁棒性语言的知识依赖语言的上下文

想要深入了解NLU，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》

自然语言生成–NLG

NLG是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。

NLG的6个步骤：

内容确定–ContentDetermination文本结构–TextStructuring句子聚合–SentenceAggregation语法化–Lexicalisation参考表达式生成–ReferringExpressionGeneration|REG语言实现–LinguisticRealisation

想要深入了解NLG，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言生成-NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》

NLP的5个难点

语言是没有规律的，或者说规律是错综复杂的。语言是可以自由组合的，可以组合复杂的语言表达。语言是一个开放集合，我们可以任意的发明创造一些新的表达方式。语言需要联系到实践知识，有一定的知识依赖。语言的使用要基于环境和上下文。NLP的4个典型应用

情感分析

互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的情感是一致的：正面/积极的–负面/消极的。

通过情感分析，可以快速了解用户的舆情情况。

聊天机器人

过去只有Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个娱乐的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。

而且未来随着智能家居，智能汽车的发展，聊天机器人会有更大的使用价值。

语音识别

语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字，汽车中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音…

机器翻译

目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用Google翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。

NLP的2种途径、3个核心步骤

NLP可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。2种不同的途径也对应着不同的处理步骤。详情如下：

方式1：传统机器学习的NLP流程

语料预处理中文语料预处理4个步骤（下文详解）英文语料预处理的6个步骤（下文详解）特征工程特征提取特征选择选择分类器

方式2：深度学习的NLP流程

语料预处理中文语料预处理4个步骤（下文详解）英文语料预处理的6个步骤（下文详解）设计模型模型训练英文NLP语料预处理的6个步骤

分词–Tokenization词干提取–Stemming词形还原–Lemmatization词性标注–PartsofSpeech命名实体识别–NER分块–Chunking中文NLP语料预处理的4个步骤

中文分词–ChineseWordSegmentation词性标注–PartsofSpeech命名实体识别–NER去除停用词总结

自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。

NLP的2个核心任务：

自然语言理解–NLU自然语言生成–NLG

NLP的5个难点：

语言是没有规律的，或者说规律是错综复杂的。语言是可以自由组合的，可以组合复杂的语言表达。语言是一个开放集合，我们可以任意的发明创造一些新的表达方式。语言需要联系到实践知识，有一定的知识依赖。语言的使用要基于环境和上下文。

NLP的4个典型应用：

情感分析聊天机器人语音识别机器翻译

NLP的6个实现步骤：

分词-tokenization次干提取-stemming词形还原-lemmatization词性标注-postags命名实体识别-ner分块-chunking

往期精彩文章回顾：

PyTorch手把手搭建神经网络(MNIST)

神经网络的自我修养——神经网络结构搜索NAS简述

(Python教程)什么是机器学习、人工智能、深度学习，三者又是什么关系？

总结：

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人工智能哪些技术在教育领域中得到了应用

原标题：人工智能哪些技术在教育领域中得到了应用？

随着人工智能的高速发展，人工智能技术在很多领域中，都得到了广泛的使用。教育领域是人工智能所涉及到的主要领域。那么人工智能哪些技术在教育领域中得到了应用？

人工智能哪些技术在教育领域中得到了应用？

1.知识计算。知识计算是人工智能与信息技术融合的一种新型产物，其实质是一种可被计算机接受的用于描述知识的数据结构。在教育领域，知识计算主要通过人工神经网络表征，并结合教学专家系统的知识表示方法，从而运用其智能性解决学习过程中遇到的复杂问题。

2.计算机视觉。计算机视觉是利用摄像机和电脑对目标扫描，进而对目标进行识别、跟踪和测量等，并通过图形处理，使其成为更容易被人眼辨别或传送给仪器检测的图像。在教育领域中的应用主要有信息组织、物体与环境建模以及交感互动等方面，其作用是通过感知从感官信号中获取信息。

人工智能哪些技术在教育领域中得到了应用？

3.语音识别。语音识别技术是将人类的语音内容转换为计算机可读的输入，计算机通过语音识别和辨别接收具体内容信息，并将其转化为文字。语音识别技术在教育领域的应用主要包括语音文档检索、语音读写数据输入等，为存在学习障碍的学生提供听、说、读、写方面的便捷服务，为特殊教育注入新的血液。

4.自然语言处理。自然语言处理旨在通过人与计算机进行交流，使计算机理解人类的自然语言。在教育领域，自然语言处理技术主要应用于语法检测、文本知识与语言管理、人工系统、语料库以及语言教学研究中。同时自然语言处理技术在教学中的应用，为学习者带来了全新的学习方式。

5.情感计算。情感计算是指通过运用一种能够识别并理解机器模拟人的情感的算法，使机器获得学习者的情感状态。返回搜狐，查看更多

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