学习人工智能了解下智能语言处理技术有哪些应用

       自然语言处理技术是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。在机器翻译、机器阅读理解和问答系统等领域，人们研究了各种能够用自然语言实现人机有效交流的理论和方法。

1、智能语言处理技术的应用是什么——机器翻译       机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了以往基于规则和基于实例的翻译方法的局限性，其翻译性能得到了极大的提高。基于深层神经网络的机器翻译在日常英语口语等领域显示出巨大的潜力。随着语境表示和知识逻辑推理能力的发展，自然语言的知识地图不断扩展，机器翻译将在多轮对话翻译和文本翻译领域取得更大的进步。       目前，统计机器翻译(SMT)是非限制域机器翻译中性能最好的一种，包括训练和解码阶段。训练阶段的目标是获得模型参数，解码阶段的目标是利用估计的参数和给定的优化目标，得到待翻译句子的最佳翻译结果。统计机器翻译主要包括语料库预处理、词对齐、短语提取、短语概率计算、最大熵排序等。基于神经网络的端到端翻译方法不需要设计双语句子的特征模型。而是将源语句子的词串直接送入神经网络模型，通过神经网络的运算得到目的语句子的翻译结果。在端到端机器翻译系统中，通常使用递归神经网络或卷积神经网络来表示句子并从大量训练数据中提取语义信息。与基于短语的统计翻译相比，翻译结果更加流畅自然，在实际应用中取得了良好的效果。2、智能语言处理技术的应用是什么——语义理解       语义理解技术是指利用计算机技术实现对文本的理解并回答相关问题的过程。语义理解更注重对语境的理解和对答案准确性的控制。随着mctest数据集的发布，语义理解得到了越来越多的关注，并取得了迅速的发展。相关的数据集和相应的神经网络模型层出不穷。语义理解技术将在智能客户服务、产品自动问答等相关领域发挥重要作用，进一步提高问答系统的准确性。       在数据获取方面，语义理解通过自动构造数据方法和自动构造填空题，可以有效地扩展数据资源。为了解决填充问题，人们提出了一些基于深度学习的方法，如基于注意力的神经网络方法。目前主流的模型是利用神经网络技术对文本和问题进行建模，预测答案的起止位置，提取文本片段。对于答案的进一步泛化，处理难度进一步提高，目前的语义理解技术还有很大的改进空间。3、智能语言处理技术的应用是什么——答疑系统       问答系统分为开放领域对话系统和特定领域问答系统。问答系统技术是指计算机能够像人类一样用自然语言与人进行交流的技术。人们可以用自然语言向问答系统提交问题，系统将返回更多相关的答案。虽然问答系统的应用产品很多，但大多应用于实际的信息服务系统和智能手机助手领域，在答疑系统的健壮性方面仍然存在问题和挑战。