自然語(yǔ)言處理（NLP）使計(jì)算機(jī)能夠理解人類語(yǔ)言的細(xì)微差別。這將是人工智能（AI）的下一個(gè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。

人工智能是當(dāng)今的研究熱點(diǎn)，并且是不同領(lǐng)域正在進(jìn)行的所有類型自動(dòng)化的核心。在這個(gè)自動(dòng)化時(shí)代，工作人員每天從事人工重復(fù)性任務(wù)意味著浪費(fèi)精力和寶貴的資源，特別是對(duì)于企業(yè)和商業(yè)而言，在特定活動(dòng)上花費(fèi)的時(shí)間和資源是評(píng)估組織績(jī)效的關(guān)鍵指標(biāo)，機(jī)器算法WorkFusion Smart的過(guò)程自動(dòng)化（SPA）將會(huì)幫助企業(yè)節(jié)省時(shí)間和成本，同時(shí)通過(guò)消除約90％的業(yè)務(wù)工作中的人工干預(yù)，提高企業(yè)的生產(chǎn)力和利潤(rùn)。

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自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能的重要組成部分，目前正在研究中，以幫助企業(yè)在需要時(shí)快速和敏捷地檢索結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化組織數(shù)據(jù)。

什么是自然語(yǔ)言處理（NLP）？

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，自然語(yǔ)言處理（NLP）就是機(jī)器在語(yǔ)言環(huán)境中理解和處理人類語(yǔ)言的技能。

例如，如果采用企業(yè)搜索的情況，人們可以通過(guò)簡(jiǎn)單地詢問(wèn)人工智能組件以他/她的自然語(yǔ)言提出問(wèn)題來(lái)搜索數(shù)據(jù)集。機(jī)器將根據(jù)對(duì)口語(yǔ)句子基本要素的解釋返回一個(gè)數(shù)據(jù)集。因此，人工搜索所需數(shù)據(jù)浪費(fèi)了大量時(shí)間和精力，并且可以用于其他生產(chǎn)目的。

因此，自然語(yǔ)言處理（NLP）是人工智能（AI）的組成部分，它涉及大量自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)的處理。

自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn)是什么？

自計(jì)算機(jī)出現(xiàn)以來(lái)，人們正在使用包含一組標(biāo)準(zhǔn)代碼和程序的編程語(yǔ)言與他們進(jìn)行通信。這些編碼語(yǔ)言單調(diào)，高度結(jié)構(gòu)化，并且有清晰明確的含義。

但這不是人們?cè)谌粘Ｉ钪姓f(shuō)話和互動(dòng)的方式。也不是人類講話的方式。人類在一次演講中交流，其演講常常具有多種含義，并且不確定和不清楚，口音不同，并且還包含各種俚語(yǔ)，區(qū)域短語(yǔ)和不同背景。

因此，讓一臺(tái)機(jī)器識(shí)別人類的語(yǔ)言，理解自然語(yǔ)言以及能夠產(chǎn)生自然語(yǔ)言是非常具有挑戰(zhàn)性的。

自然語(yǔ)言處理的演變（NLP）

***個(gè)NLP系統(tǒng)基于復(fù)雜的人工規(guī)則。隨著技術(shù)的進(jìn)步，這些人工規(guī)則被機(jī)器學(xué)習(xí)算法所取代。它們以if-then-else決策樹和其他統(tǒng)計(jì)模型的形式實(shí)施。

目前，重點(diǎn)是“深度學(xué)習(xí)”，它是一種人工智能，它分析不同的數(shù)據(jù)模式，以不斷修正，改進(jìn)和改進(jìn)程序的理解。深度學(xué)習(xí)模型可以同時(shí)學(xué)習(xí)標(biāo)記以及未標(biāo)記的數(shù)據(jù)。他們甚至可以學(xué)習(xí)不同的等級(jí)或概念表示層。

自然語(yǔ)言處理（NLP）的應(yīng)用

以下是自然語(yǔ)言處理（NLP）中的一些研究任務(wù)，它們具有實(shí)際應(yīng)用：

• 機(jī)器翻譯：這涉及將一種人類語(yǔ)言自動(dòng)翻譯成另一種語(yǔ)言。
• 名稱實(shí)體識(shí)別（NER）：這涉及識(shí)別和識(shí)別給定文本中的專有名稱。此外，除了身份識(shí)別外，無(wú)論名稱是個(gè)人，地點(diǎn)還是組織，都會(huì)識(shí)別專有名稱的類型。
• 光學(xué)字符識(shí)別（OCR）：這涉及從打印文本的圖像確定相應(yīng)的文本。
• 會(huì)議問(wèn)題答案：確定用人類語(yǔ)言提出的問(wèn)題的答案。
• 主題分割：在此基礎(chǔ)上，給定的一段文本被分割成片段或部分，每個(gè)部分與特定主題相關(guān)。這個(gè)過(guò)程還涉及確定相應(yīng)部分與之相關(guān)的主題。
• 語(yǔ)音識(shí)別：當(dāng)一個(gè)人用他/她的語(yǔ)言說(shuō)話時(shí)，機(jī)器應(yīng)該能夠識(shí)別語(yǔ)音并將其轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的文本表示。
• 情感分析：通過(guò)這種評(píng)論的情感可以被判斷為積極，消極或中立。它對(duì)需要通過(guò)分析消費(fèi)者評(píng)論來(lái)判斷其業(yè)務(wù)表現(xiàn)的品牌起到很大的幫助作用。

除此之外，自然語(yǔ)言處理（NLP）也被廣泛研究用于其他各種應(yīng)用。人工智能和自動(dòng)化領(lǐng)域當(dāng)前的技術(shù)進(jìn)步為自然語(yǔ)言處理（NLP）展現(xiàn)了一個(gè)充滿希望的未來(lái)，并且具有巨大的潛力。