自然語言處理的發(fā)展趨勢(shì)是什么？

   與大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能技術(shù)一樣，自然語言處理也是一種綜合技術(shù)，涉及多種技能、技術(shù)和領(lǐng)域。本論文主要研究實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)通過自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。接下來小編就給大家介紹一下自然語言處理的發(fā)展趨勢(shì)是什么，一起來看看吧。

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自然語言處理的發(fā)展趨勢(shì)是什么？

一、什么是自然語言處理？

   簡(jiǎn)而言之，自然語言處理(簡(jiǎn)稱NLP)，即使用計(jì)算機(jī)來處理、理解和使用人類語言(例如中文、英文等)，屬于人工智能的一個(gè)分支，也就是計(jì)算機(jī)科學(xué)和語言學(xué)的交叉學(xué)科，也就是計(jì)算語言學(xué)，也就是計(jì)算語言學(xué)。因?yàn)樽匀徽Z言是人類有別于其他動(dòng)物的基本特征。如果沒有語言，人類的思維也就無從談起，因此自然語言處理體現(xiàn)了人工智能的最高任務(wù)和最高境界，即只有當(dāng)計(jì)算機(jī)具備了處理自然語言的能力時(shí)，機(jī)器才能達(dá)到真正智能。

   自然語言處理的研究?jī)?nèi)容主要有語法分析、語義分析和篇章理解等。就應(yīng)用而言，自然語言處理有著廣闊的應(yīng)用前景。尤其是在信息時(shí)代，自然語言處理的應(yīng)用范圍非常廣泛，包括：機(jī)器翻譯、手寫和印刷體字符識(shí)別、語音識(shí)別和文語轉(zhuǎn)換、信息檢索、信息提取和過濾、文本分類和聚類、輿情分析和視角挖掘等，涉及到數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)獲取、知識(shí)工程、人工智能研究以及語言計(jì)算等領(lǐng)域。

   值得注意的是，自然語言處理的興起與具體的機(jī)器翻譯任務(wù)密切相關(guān)。“機(jī)器翻譯”是指用計(jì)算機(jī)自動(dòng)翻譯一種自然語言到另一種自然語言。因此，翻譯工作十分耗費(fèi)時(shí)間和精力。在需要翻譯某些專業(yè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)時(shí)，翻譯者更需要了解該領(lǐng)域的基礎(chǔ)知識(shí)。全世界有超過數(shù)千種語言，而聯(lián)合國(guó)一國(guó)就擁有6種以上的工作語言。機(jī)器翻譯若能在不同語言之間實(shí)現(xiàn)精確轉(zhuǎn)換，將大大提高人類交流和理解的效率。

二、自然語言處理的發(fā)展趨勢(shì)是什么？

   除機(jī)器學(xué)習(xí)外，自然語言的所有表現(xiàn)形式，包括自然語言處理(NLP)、自然語言理解(NLU)、自然語言交互(NLI)和自然語言生成(NLG)，都可能是現(xiàn)有人工智能最明顯的表現(xiàn)形式。
NLP在傳統(tǒng)上對(duì)促進(jìn)文本分析起著重要作用，它的需求并不會(huì)很快消失。雖然這個(gè)應(yīng)用程序的用例在未來一年中還會(huì)持續(xù)增長(zhǎng)，但是整個(gè)自然語言技術(shù)套件也對(duì)逐步發(fā)展的語音和語義文本搜索用例做出了重大貢獻(xiàn)。

   這種趨勢(shì)的最大后果可能就是，在大多數(shù)情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用極大地豐富了自然語言。這兩項(xiàng)技術(shù)的結(jié)合不僅會(huì)在2019年的企業(yè)流程中提供信息，而且更重要的是，會(huì)使人工智能更容易為眾多外行用戶所接受，而這些外行用戶未必知道其影響。

   SAS人工智能和語言分析戰(zhàn)略家MaribesMoore指出，“總體而言，我認(rèn)為人們理解機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言是任何人工智能系統(tǒng)的基礎(chǔ)，只要能以人類的方式與我們溝通，并將學(xué)習(xí)過程自動(dòng)化，”“你基于這些基礎(chǔ)而建立的東西，無論是預(yù)測(cè)、規(guī)范分析、預(yù)測(cè)、優(yōu)化，無論你想要實(shí)現(xiàn)什么，總會(huì)回到那些已有幾十年歷史的技術(shù)。

   這使得自然語言可以作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)補(bǔ)充，讓機(jī)器學(xué)習(xí)變得更好，從而讓人工智能更有關(guān)聯(lián)，直接影響到一系列商業(yè)目標(biāo)。

   在人工智能中，自然語言的作用很大程度上取決于下列各種技術(shù)手段：

   NLP：從自然語言技術(shù)的角度來看，NLP可以應(yīng)用于幾乎所有的文本分析解決方案。這是一個(gè)認(rèn)知計(jì)算組件，主要關(guān)注語言學(xué)和語言分類。Moore說：“這的確是語言的語義結(jié)構(gòu)。名詞、動(dòng)詞、詞匯量是多少？句子結(jié)構(gòu)與副詞、代詞如何搭配？

   自然語言理解：NLU主要被看作是NLP的一個(gè)子集，主要關(guān)注詞的實(shí)際意義，而這可能與詞的語義結(jié)構(gòu)不一致。本章介紹了在涉及到諷刺，反諷，情緒，幽默，俗語等情況下如何使用術(shù)語。據(jù)Moore所說，在大多數(shù)依賴于NLP的文本分析平臺(tái)上，“通常NLU是其中的一部分，因?yàn)楝F(xiàn)在大多數(shù)人不想單獨(dú)進(jìn)行情感或背景分析或抽取。因此，它們確實(shí)是結(jié)合在一起的。”
與NLP的觀點(diǎn)相反，NLG并不是對(duì)語言的語義進(jìn)行分析，而是對(duì)其產(chǎn)生和生成(通常是文本或語音)進(jìn)行分析。不過，它還包含了摘要的核心內(nèi)容，讓“一代人可以說，我看了100篇論文，這是摘要信息”摩爾表示。

   自然語言交互：NLI在一定程度上結(jié)合了這些技術(shù)，但它并不需要NLU，用戶通過自然語言與系統(tǒng)進(jìn)行交流和響應(yīng)。Moore表示：“這是通過輸入或說出命令來發(fā)出命令的能力。"這是互動(dòng)的一部分。這樣它就可以產(chǎn)生一個(gè)響應(yīng)。這可能是一種自動(dòng)語音回復(fù)，也可能是一種輸入響應(yīng)。前一種方法的例子包括Alexa或Siri等數(shù)字代理，它們通過NLG來產(chǎn)生這些響應(yīng)。

   機(jī)器視覺在監(jiān)督和非監(jiān)督學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，尤其是在文本分析中，對(duì)自然語言有很大的幫助。當(dāng)NLP理解了文檔中的術(shù)語和詞匯性質(zhì)后，無監(jiān)督學(xué)習(xí)能夠確定它們之間的數(shù)學(xué)關(guān)系。

   Moore說，在這種情況下，非監(jiān)督學(xué)習(xí)并不一定能夠理解這些術(shù)語或它們的含義，但“你首先看到的是，這些東西在你的文檔語料庫中是高度相關(guān)的。”監(jiān)督性學(xué)習(xí)以非監(jiān)督性學(xué)習(xí)關(guān)系的確定為基礎(chǔ)。前一種方法允許組織使用處理結(jié)果復(fù)雜性的業(yè)務(wù)規(guī)則來調(diào)整這些結(jié)果。

   舉例來說，布爾運(yùn)算符的部署和布爾規(guī)則的編寫是Moore提出的一種監(jiān)督學(xué)習(xí)形式，是實(shí)現(xiàn)文本分析規(guī)則的有效途徑。這兩條規(guī)則可以幫助建立文本分析模型。Moore說：“無監(jiān)督學(xué)習(xí)是指當(dāng)你必須吞食所有這些文件，但又不能給機(jī)器任何指示，當(dāng)你不得不吞食所有這些文件，但又不能給機(jī)器任何指示，那就是無監(jiān)督學(xué)習(xí)。”“你說的是我想給你一些指導(dǎo)。在這里規(guī)則才會(huì)起作用。我把這種監(jiān)控稱為“自覺輸出”。

   Moore認(rèn)為，部分原因是深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別系統(tǒng)中占主導(dǎo)地位，深度學(xué)習(xí)在文本分析領(lǐng)域正在興起。不過，由于它是多層面的，所以它對(duì)自然語言的幫助還是很大的。在一些文本分析平臺(tái)中，回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被廣泛應(yīng)用于文檔分類和實(shí)體標(biāo)記。”“如果你的情緒變量不僅有正面、負(fù)面和中性，而且有愛、恨、怒等，這基本上是一個(gè)預(yù)測(cè)性結(jié)果，可以使用諸如回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù)為你提供非常精確的分類，使用解析結(jié)果，”。
，深度學(xué)習(xí)在與自然語言結(jié)合使用時(shí)，比機(jī)器學(xué)習(xí)在情感分類和文檔分類方面提供更高的準(zhǔn)確性。

   深度學(xué)習(xí)也越來越多地用于自然語言生成的摘要，因?yàn)樗?ldquo;提供了更多的單一輸入和輸出”。他“提供更多的單一輸入和輸出”。他說：“這并非僅僅是提取主題，而是(例如)如果你想為你的飯菜拍張照片，那么機(jī)器就會(huì)自動(dòng)描述照片。因此，它真正關(guān)心的是語言序列和輸出結(jié)果。以上就是小編為大家介紹的自然語言處理的發(fā)展趨勢(shì)是什么，希望對(duì)您有幫助。