人工智能自然语言处理技术处理专业领域的运用
自然语言处理（NLP）是现代计算机科学和人工智能领域的一个重要分支，是一门融合了语言学、数学、计算机科学的科学。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。
词法分析基于大数据和用户行为，对自然语言进行中文分词、词性标注、命名识体识别，定位基本语言元素，消除歧义，支撑自然语言的准确理解。
中文分词——将连续的自然语言文本，切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列
词性标注——将自然语言中的每个词，赋予一个词性，如动词、名词、副词
命名实体识别——即专有名词识别，识别自然语言文本中具有特殊意义的实体，如人名、机构名、地名
依存句法分析利用句子中词与词之间的依存关系，来表示词语的句法结构信息，并用树状结构来表示整句的结构。依存句法分析主要有几大作用：
精准理解用户意图。当用户搜索时输入一个query，通过依存句法分析，抽取语义主干及相关语义成分，实现对用户意图的精准理解。
知识挖掘。对大量的非结构化文本进行依存句法分析，从中抽取实体、概念、语义关系等信息，构建领域知识。
语言结构匹配。基于句法结构信息，进行语言的匹配计算，提升语言匹配计算的准确率。
词向量表示词向量计算是通过训练的方法，将语言词表中的词映射成一个长度固定的向量。词表中的所有词向量构成了一个向量空间，
什么是自然语言处理
Python和NaturalLanguageToolkit(NLTK)Python编程语言提供广泛的工具和库，用于完成特定的NLP任务。其中许多工具和库都包含在NaturalLanguageToolkit(NLTK)中，这个工具包提供一系列开源的库、程序和教育资源，用于帮助构建NLP程序。
NLTK包含用于完成以上许多NLP任务的库，以及用于完成一些子任务的库，这些子任务包括句法分析、分词、词干提取和词形还原（提取单词词根的方法）和文本分词（将短语、句子、段落和篇章分解为有助于计算机更好地理解文本的"词"）。它还包括一些库，用于实现各种功能，比如语义推理—根据从文本中提取的事实得出逻辑结论。
统计NLP、机器学习和深度学习最早的NLP应用是人工编码、基于规则的系统，可以执行特定NLP任务，但无法轻松扩展以适应无穷无尽的异常流或不断增长的文本和语音数据量。
统计NLP将计算机算法与机器学习和深度学习模型相结合，自动提取、分类和标记文本和语音数据的元素，然后为这些元素的每个可能含义分配统计似然值。目前，基于卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN)的深度学习模型和学习方法使NLP系统能够一边工作一边“学习”，从海量的非结构化和未标记的原始文本和语音数据集中提取更准确的含义。
有关这些技术及其学习方法之间细微差别的深入探讨，请参阅“AI、机器学习、深度学习与神经网络：有何区别？”
19个人工智能（AI）热门应用领域，你知道多少
近年来,机器人的发展突飞猛进,在某些特定场景,如工厂流水线、安保、疾病诊断等方面,人工智能通过成千上万次训练,在大数据计算的赋能下,正逐渐超越人类,替代人类完成大部分重复性、机械性的繁琐工作。
处在人工智能大变革的前夕,虽然现阶段人工智能在逻辑尝试、创新能力、人文关怀等方面还远远无法替代人类,但不可避免的,AI也会带来更多难题和挑战。俗话说,知己知彼,方能立于不败之地。今天,就让小编给大家普及一下人工智能(AI)的19个热门应用领域吧。
(一)自然语言生成(NaturalLanguageGeneration)
自然语言生成是人工智能的分支,研究如何将数据转化为文本,用于客户服务、报告生成以及市场概述。
(二)语音识别(SpeechRecognition)
语音识别Siri就是一个典型的例子。目前,通过语音应答交互系统和移动应用程序对人类语言进行转录的系统已多达数十万。
(三)虚拟助理(VirtualAgents)
虚拟助理是一种能与人类进行交互的计算机代理或程序,其中以聊天机器人最为著名。虚拟助理多用于客户服务和支持,并可以作为智能家居的管理者。
(四)机器学习平台(MachineLearningPlatforms)
机器学习平台机器学习是计算机科学和人工智能技术的分支,它能提升计算机的学习能力。通过提供算法、API(应用程序接口)、开发和训练工具包、数据、以及计算能力来设计、培训和部署模型到应用程序、流程和其他机器,广受企业青睐,用以解决预测和分类任务。Adext是世界上第一个也是唯一的观众管理工具,它将人工智能和机器学习应用于数字广告,以期将广告精准的投放给最符合产品定位的受众。
(五)人工智能硬件优化(AI-optimizedHardware)
人工智能硬件优化用于运行面向人工智能的计算任务,是经过专门设计和架构的GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理单元)。即将推出的基于人工智能优化的硅芯片,将直接嵌入到你的便携设备以及生活各处。
(六)决策管理(DecisionManagement)
决策管理智能机器能够向AI系统引入规则及逻辑,因此你可以利用它们进行初始化设置/训练,以及持续的维护和优化。决策管理在多类企业应用中得以实现,它能协助或者进行自动决策,实现企业收益最大化。
(七)深度学习平台(DeepLearningPlatforms)
深度学习平台是机器学习的一种特殊形式,它包含多层的人工神经网络,能够模拟人类大脑,处理数据并创建决策模式。目前主要被用于基于大数据集的模式识别和分类。
(八)生物信息(Biometrics)
生物信息这项技术能够识别、测量、分析人类行为以及身体的物理结构和形态。它能赋予人类和机器之间更多的自然交互能力,包括但不仅限于图像、触控识别和身体语言识别,目前被广泛用于市场研究领域。
(九)机器处理自动化(RoboticProcessesAutomation)
机器处理自动化使用脚本和其它方法实现人类操作的自动化,以支持更高效的商业流程。目前被用于人力成本高昂或效率较低的任务和流程。机器处理自动化能将人类的才能最大化的展示出来,并且让职工更加具有创造性和战略性,对公司的发展至关重要。
(十)文本分析和自然语言处理(TextAnalyticsandNaturalLanguageProcessing)
文本分析和自然语言处理利用统计和机器学习方法理解句子的结构、含义、情绪和意图,广泛应用于欺诈探测和信息安全等领域,同时还可用于非结构化数据的挖掘。
(十一)数字孪生/AI建模(DigitalTwin/AIModeling)
数字孪生/AI建模是一种软件架构,搭建起物理系统和数字世界的桥梁。通用电气公司(GeneralElectric,GE)宣布将成立一家人工智能公司,用于对飞机引擎、机车、燃气轮机的监控、以及故障预测。该公司的数字孪生仅几行代码,即便是最复杂的版本看上去也就像三维计算机辅助设计图纸,充满了交互式图表和数据点。
(十二)网络防御(CyberDefense)
网络防御是一种计算机网络防御机制,专注于预防、检测以及在基础设施和信息在受到攻击和威胁时进行及时响应。人工智能和机器学习将网络防御带入了新的发展阶段:在2017年,共检测出20亿次的入侵记录,其中76%的入侵是意外发生的,69%是身份丢失造成的。
递归神经网络(Recurrentneuralnetworks,RNN)能够处理输入序列,与机器学习技术相结合创建出监督学习技术,能够发现可疑目标,并检测出高达85%的网络攻击。
Darktrace和Cylance等初创公司高度重视人工智能结合网络防御领域的工作。Darktrace将行为分析与高等数学相结合,自动检测组织内部的异常行为,Cylance应用人工智能算法来阻止恶意软件的入侵并减轻攻击造成的损害。另一家致力于网络防御的公司,DeepInstinct,被看作是“最具破坏性的初创公司”,该公司旨在保护企业的端点、服务器和移动设备。
(十三)合规(Compliance)
合规是指一个人或者一家公司的经营活动与公认管理、法规、规章、标准或合同条款相一致。将人工智能应用于合规工作中已屡见不鲜,自然语言处理技术能够扫描文本并且将其模式与关键字相匹配,以识别与公司有关的变动。具有预测分析功能和场景构建器的资本压力测试技术能够帮助公司遵守监管资本要求。此外,深度学习的使用,能有效减少被标记为潜在洗钱活动的交易数量。
(十四)知识工作辅助(KnowledgeWorkerAid)
知识工作辅助虽然许多人都很担心AI是否会完全取代人类工作,但别忘了,AI科技能够在很大程度上帮助人们出色的完成自己的工作,特别是在知识工作领域。知识工作的自动化已被列为第二大最具破坏性的新兴技术。在大量依靠知识工作者的医疗和法律领域,从业者们将逐渐使用AI技术作为诊断工具。
(十五)内容创作(ContentCreation)
内容创作包括人们对网络世界输入的任何材料,如视频、广告、博客、白皮书、信息图表以及其它视觉或者书面材料。哥伦比亚广播公司等团队已使用了AI技术进行内容生成;Wibbitz的SaaS平台可以通过人工智能视频产品把文字内容转化为视频内容;自动透视公司研发的Wordsmith,在获取数据后利用自然语言处理技术进行新闻写作。
(十六)P2P网络(Peer-to-PeerNetworks)
P2P网络是指网络的参与者共享他们所拥有的一部分硬件资源,这些共享资源通过网络提供服务和内容,能被其它P2P节点直接访问而无需经过中间实体。BetCapitalLLC的首席执行长本哈特曼在接受《创业者》杂志采访时表示,P2P网络也被用于货币加密,甚至能够通过收集和分析大量数据来解决一些世界上最具挑战性的问题。普瑞斯是一家旨在利用P2P网络和人工智能让搜索引擎更加通俗易懂的公司,以加密货币为奖励,让参与者们借出他们电脑的计算能力。相应地,该公司许诺会建立一个更加透明的搜索引擎平台。
(十七)情绪识别(EmotionRecognition)
情绪识别情绪识别可以通过高级图像处理或音频数据处理来“读取”人类脸上的表情。目前,我们已经能够捕捉“微表情”,识别肢体语言暗示,以及分析含有情绪的语音语调。执法人员在审讯过程中使用这项技术能够获取更多的信息,这项技术也被广泛运用于市场营销。
(十八)图像识别(ImageRecognition)
图像识别是指在数字图像或者视频中识别和检测出物体或特征的过程,人工智能技术在该领域具有独特的优势。人工智能可以在社交媒体平台上搜索照片,并将其与大量数据集进行比较,从而找出与之最为相关的内容。图像识别技术能用于车牌识别、疾病检测、客户意见分析以及身份验证等。
(十九)智能营销(MarketingAutomation)
智能营销到目前为止,市场部门已经从人工智能中获益良多,业界对人工智能的信任是有充分理由的。55%的营销人员确信人工智能在他们的领域会比社交媒体有更大的影响力。智能营销能够提升公司的参与度和效率,对客户进行细分、集成客户数据和管理活动,并简化重复任务,让决策者们有更多的时间专注战略制定。