自然語言技術應用有哪些

① AI技術之自然語言處理（NLP）如何應用

按照技術實現難度的不同，這類系統可以分成簡單匹配式、模糊匹配式和段落理解式三種類型。簡單匹配式輔導答疑係統主要通過簡單的關鍵字匹配技術來實現對學生提出問題與答案庫中相關應答條目的匹配，從而做到自動回答問題或進行相關輔導。模糊匹配式輔導答疑係統則在此基礎上増加了同義詞和反義詞的匹配。這樣，即使學生所提問題中按原來的關鍵字在答案庫中找不到直接匹配的答案，但是假若與該關鍵字同義或反義的詞能夠匹配則仍可在答案庫中找到相關的應答條目。段落理解式輔導答疑係統是最理想的、也是真正智能化的輔導答疑係統（簡單匹配式和模糊匹配式，嚴格說只能稱之為「自動輔導答疑係統」而非「智能輔導答疑係統」）。但是由於這種系統涉及自然語言的段落理解，對於漢語來說，這種理解涉及自動分詞、詞性分析、句法分析和語義分析等NLP領域的多種復雜技術，所以實現難度很大。迄今為止，在國內的網路教學中還沒有一個實用化的、能真正實現漢語段落理解的智能輔導答疑係統。但是在我國有些大學的人工智慧實驗室或中文信息處理實驗室中，已有少數研究人員正在研發這類系統的實驗原型。相信在不久的將來，就會有這一類的實用性智能系統問世。這是優質網路課程的重要研究方向之一。

② NLP（自然語言處理）技術的簡介

處理自然語言的關鍵是要讓計算機「理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解(NLU，NaturalLanguage Understanding)，也稱為計算語言學(Computational Linguistics。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧(AI, Artificial Intelligence)的核心課題之一。

③ 自然語言處理在金融領域有哪些應用

常見的自然語言處理應用包括語義分析、信息抽取、文本挖掘、機器翻譯等內容。在金融行業，自然語言處理的主要應用場景包括文本合規檢查、數據檢索、語言機器人等。

比如，目前很多機構都提供文字機器人客服服務，這背後就有自然語言處理技術的支撐。通過對文本內容進行語義分析，判別其意圖，最終通過文本合成形成應答。

④ 人工智慧專業中的自然語言能做什麼呀

自然語言處理是當前人工智慧領域最重要的研究方向之一，是計算機如何處理和分析自然語言的科學。實際上，自然語言處理不是一個單獨的研究領域，它擁有眾多研究分支，從文本輸入到圖像、音頻輸入，從詞法到語法，再到語義，不同分支之間的差異，可能比 NLP 和其他深度學習方法的差異還大。

⑤ 深度學習在自然語言處理方面的運用有哪些

作者：陳見聳
來源：知乎

深度學習在自然語言處理中的應用已經非常廣泛，可以說橫掃自然語言處理的各個應用，從底層的分詞、語言模型、句法分析等到高層的語義理解、對話管理、知識問答、聊天、機器翻譯等方面都幾乎全部都有深度學習的模型，並且取得了不錯的效果。可以參看ACL2017年的accepted papers list。Accepted Papers, Demonstrations and TACL Articles for ACL 2017。從這里可以看到大部分論文都使用了深度學習的模型。
那為什麼深度學習在自然語言中取得這么大的進步呢？
一、從數據上看，經過前些年互聯網的發展，很多應用都積累到了足夠量的數據。當數據量增大，以SVM、CRF等為代表的淺層模型，因為模型較淺，無法對海量數據中的非線性關系進行建模，所以不能帶來性能的提升。相反，以CNN、RNN為代表的深度模型，能夠隨著模型復雜性的增加，對數據進行更精準的建模，從而得到更好的效果。
二、從演算法上看，深度學習也給自然語言處理的任務帶來了很多好處。首先，word2vec的出現，使得我們可以將word高效的表示為低維稠密的向量（distributed representation），相比於獨熱表示表示（one-hot-representation），這一方面一定程度上緩解了獨熱表示所帶來的語義鴻溝的問題，另一方面降低了輸入特徵的維度，從而降低了輸入層的復雜性。其次，由於深度學習模型的靈活性，使得之前比較復雜的包含多流程的任務，可以使用end to end方法進行解決。比如機器翻譯任務，如果用傳統的方法，需要分詞模塊、對齊模塊、翻譯模塊、語言模型模塊等多個模塊相互配合，每個模塊產生的誤差都有可能對其他模塊產生影響，這使得原來的傳統方法的構建復雜度很大。在機器翻譯使用encoder-decoder架構後，我們可以將源語言直接映射到目標語言，從而可以從整體上優化，避免了誤差傳遞的問題，而且極大的降低了系統的復雜性。

深度學習雖然是把利器，但是並不能完全解決自然語言中的所有問題，這主要是由於不同於語音和圖像這種自然界的信號，自然語言是人類知識的抽象濃縮表示。人在表達的過程中，由於背景知識的存在會省略很多的東西，使得自然語言的表達更加簡潔，但這也給自然語言的處理帶來很大的挑戰。比如短文本分類問題，由於文本比較簡短，文本所攜帶的信息有限，因此比較困難。像這樣的問題，當樣本量不夠時，如何將深度學習方法和知識信息進行融合來提升系統的性能，將是未來一段時間內自然語言處理領域研究的主要問題。