自然语言处理的发展趋势是什么？

   与大多数机器学习或人工智能技术一样，自然语言处理也是一种综合技术，涉及多种技能、技术和领域。本论文主要研究实现人与计算机通过自然语言进行有效通信的各种理论和方法。接下来小编就给大家介绍一下自然语言处理的发展趋势是什么，一起来看看吧。

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自然语言处理的发展趋势是什么？

一、什么是自然语言处理？

   简而言之，自然语言处理(简称NLP)，即使用计算机来处理、理解和使用人类语言(例如中文、英文等)，属于人工智能的一个分支，也就是计算机科学和语言学的交叉学科，也就是计算语言学，也就是计算语言学。因为自然语言是人类有别于其他动物的基本特征。如果没有语言，人类的思维也就无从谈起，因此自然语言处理体现了人工智能的最高任务和最高境界，即只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才能达到真正智能。

   自然语言处理的研究内容主要有语法分析、语义分析和篇章理解等。就应用而言，自然语言处理有着广阔的应用前景。尤其是在信息时代，自然语言处理的应用范围非常广泛，包括：机器翻译、手写和印刷体字符识别、语音识别和文语转换、信息检索、信息提取和过滤、文本分类和聚类、舆情分析和视角挖掘等，涉及到数据挖掘、机器学习、知识获取、知识工程、人工智能研究以及语言计算等领域。

   值得注意的是，自然语言处理的兴起与具体的机器翻译任务密切相关。“机器翻译”是指用计算机自动翻译一种自然语言到另一种自然语言。因此，翻译工作十分耗费时间和精力。在需要翻译某些专业领域的文献时，翻译者更需要了解该领域的基础知识。全世界有超过数千种语言，而联合国一国就拥有6种以上的工作语言。机器翻译若能在不同语言之间实现精确转换，将大大提高人类交流和理解的效率。

二、自然语言处理的发展趋势是什么？

   除机器学习外，自然语言的所有表现形式，包括自然语言处理(NLP)、自然语言理解(NLU)、自然语言交互(NLI)和自然语言生成(NLG)，都可能是现有人工智能最明显的表现形式。
NLP在传统上对促进文本分析起着重要作用，它的需求并不会很快消失。虽然这个应用程序的用例在未来一年中还会持续增长，但是整个自然语言技术套件也对逐步发展的语音和语义文本搜索用例做出了重大贡献。

   这种趋势的最大后果可能就是，在大多数情况下，机器学习的应用极大地丰富了自然语言。这两项技术的结合不仅会在2019年的企业流程中提供信息，而且更重要的是，会使人工智能更容易为众多外行用户所接受，而这些外行用户未必知道其影响。

   SAS人工智能和语言分析战略家MaribesMoore指出，“总体而言，我认为人们理解机器学习和自然语言是任何人工智能系统的基础，只要能以人类的方式与我们沟通，并将学习过程自动化，”“你基于这些基础而建立的东西，无论是预测、规范分析、预测、优化，无论你想要实现什么，总会回到那些已有几十年历史的技术。

   这使得自然语言可以作为机器学习的一个补充，让机器学习变得更好，从而让人工智能更有关联，直接影响到一系列商业目标。

   在人工智能中，自然语言的作用很大程度上取决于下列各种技术手段：

   NLP：从自然语言技术的角度来看，NLP可以应用于几乎所有的文本分析解决方案。这是一个认知计算组件，主要关注语言学和语言分类。Moore说：“这的确是语言的语义结构。名词、动词、词汇量是多少？句子结构与副词、代词如何搭配？

   自然语言理解：NLU主要被看作是NLP的一个子集，主要关注词的实际意义，而这可能与词的语义结构不一致。本章介绍了在涉及到讽刺，反讽，情绪，幽默，俗语等情况下如何使用术语。据Moore所说，在大多数依赖于NLP的文本分析平台上，“通常NLU是其中的一部分，因为现在大多数人不想单独进行情感或背景分析或抽取。因此，它们确实是结合在一起的。”
与NLP的观点相反，NLG并不是对语言的语义进行分析，而是对其产生和生成(通常是文本或语音)进行分析。不过，它还包含了摘要的核心内容，让“一代人可以说，我看了100篇论文，这是摘要信息”摩尔表示。

   自然语言交互：NLI在一定程度上结合了这些技术，但它并不需要NLU，用户通过自然语言与系统进行交流和响应。Moore表示：“这是通过输入或说出命令来发出命令的能力。"这是互动的一部分。这样它就可以产生一个响应。这可能是一种自动语音回复，也可能是一种输入响应。前一种方法的例子包括Alexa或Siri等数字代理，它们通过NLG来产生这些响应。

   机器视觉在监督和非监督学习中的应用，尤其是在文本分析中，对自然语言有很大的帮助。当NLP理解了文档中的术语和词汇性质后，无监督学习能够确定它们之间的数学关系。

   Moore说，在这种情况下，非监督学习并不一定能够理解这些术语或它们的含义，但“你首先看到的是，这些东西在你的文档语料库中是高度相关的。”监督性学习以非监督性学习关系的确定为基础。前一种方法允许组织使用处理结果复杂性的业务规则来调整这些结果。

   举例来说，布尔运算符的部署和布尔规则的编写是Moore提出的一种监督学习形式，是实现文本分析规则的有效途径。这两条规则可以帮助建立文本分析模型。Moore说：“无监督学习是指当你必须吞食所有这些文件，但又不能给机器任何指示，当你不得不吞食所有这些文件，但又不能给机器任何指示，那就是无监督学习。”“你说的是我想给你一些指导。在这里规则才会起作用。我把这种监控称为“自觉输出”。

   Moore认为，部分原因是深度学习在图像识别系统中占主导地位，深度学习在文本分析领域正在兴起。不过，由于它是多层面的，所以它对自然语言的帮助还是很大的。在一些文本分析平台中，回归神经网络被广泛应用于文档分类和实体标记。”“如果你的情绪变量不仅有正面、负面和中性，而且有爱、恨、怒等，这基本上是一个预测性结果，可以使用诸如回归神经网络等技术为你提供非常精确的分类，使用解析结果，”。
，深度学习在与自然语言结合使用时，比机器学习在情感分类和文档分类方面提供更高的准确性。

   深度学习也越来越多地用于自然语言生成的摘要，因为它“提供了更多的单一输入和输出”。他“提供更多的单一输入和输出”。他说：“这并非仅仅是提取主题，而是(例如)如果你想为你的饭菜拍张照片，那么机器就会自动描述照片。因此，它真正关心的是语言序列和输出结果。以上就是小编为大家介绍的自然语言处理的发展趋势是什么，希望对您有帮助。