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自然语言处理的应用领域有哪些 百度人工智能自然语言处理系统有哪些应用

自然语言处理的应用领域有哪些

    自然语言处理是指用计算机处理自然语言的形状、声音、意义等信息,即输入、输出、识别、分析、理解、生成等。实现人与人之间的信息交流是人工智能、计算机科学和语言学界共同关注的重要问题。自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。可以说,自然语言处理是计算机理解自然语言,自然语言处理机制包括自然语言理解和自然语言生成。那么自然语言处理的应用领域有哪些?小编和大家一起来看。

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自然语言处理的应用领域

自然语言处理的应用领域一:机器翻译。

    机器翻译(MachineTranslation)是指通过特定的计算机程序,将一种书写形式或声音形式的自然语言翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言。机器翻译是一门交叉学科(边缘学科),由计算机语言学、人工智能和数、人工智能和数学逻辑,它们是基于语言学、计算机科学和数学。

     目前,文本翻译最主流的工作方法仍然是传统的统计机器翻译和神经网络翻译。Google、Microsoft和国内百度、有道等公司都为用户提供了免费的在线多语言翻译系统。文本翻译的主要特点是速度快,成本低,应用广泛,不同行业可采用相应的专业翻译。但这种翻译过程是机械的、僵硬的,在翻译过程中会出现许多语义语境问题,仍然需要人工翻译来补充。

    语音翻译可能是目前机器翻译中的一个创新领域。搜狗推出的机器同传技术主要出现在会议场景中,演讲者的语音实时转换成文本,同步翻译,低延迟显示翻译结果,希望取代人工同传,实现不同语言人的低成本有效交流。

    图像翻译也取得了很大的进展。Google,微软,Facebook和百度都有技术可以让用户搜索或自动整理未识别标签照片。此外,视频翻译和VR翻译也在逐渐应用,但目前的应用还不成熟。

自然语言处理的应用领域二:信息检索。

    信息检索是从相关文档集中搜索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引用词进行比较,当两者匹配成功时,检索成功。    以谷歌为代表的关键词查询+选择性浏览交互模式,用户使用简单的关键词作为查询提交给搜索引擎。搜索引擎不直接将搜索目标页面反馈给用户,而是为用户提供一个可能的搜索目标页面列表。用户浏览列表,选择能够满足他们信息需求的页面进行浏览。

自然语言处理的应用领域三:自动问答。

    自动问答是指利用计算机自动回答用户提出的问题,满足用户知识需求的任务。在回答用户问题时,自动问答系统首先要正确理解用户提出的问题,提取关键信息,在现有的语料库或知识库中进行检索和匹配,并将获得的答案反馈给用户。这个过程涉及到词法句法语义分析的基本技术,以及信息检索、知识工程、文本生成等多种技术。

    根据目标数据源的不同,问答技术大致可以分为三种:检索问答、社区问答和知识库问答。搜索问答和社区问答的核心是浅层语义分析和关键词匹配,而知识库问答正在逐步实现知识的深层逻辑推理。

    自然语言处理的目标是弥补人类交流(自然语言)与计算机理解(机器语言)的差距,最终实现计算机在理解自然语言时像人类一样智能化。未来,随着自然语言处理的发展,人工智能将逐步面对更复杂的情况,解决更多的问题,这也将给我们带来一个更智能的时代。以上就是自然语言处理的应用领域有哪些的全部内容,希望对你有所帮助。

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