具有两个直接和切实的效果技术使用的简化以及由于程序能够在创纪录的时间内处理大量原始数据的能力使枯燥的任务快速自动化。这些信息一旦结构化就可以使用。 事实上自然语言处理已经用于个人和企业日常使用的应用程
序更不用说搜索引擎和
一些具体例子 自动翻译器例如谷歌翻译可以立即以所需语言呈现文本。 语音助手、集成到智能手机或计算机中的软件、以及联网扬声器 、。 聊天机器人是模拟人类对话的程序能够回答用户的简单问题它们在公司网站上随处可见。
自动校正器例如集成到 中的校正器或 软件。 是的如果您曾经使用过即时翻译器或单击过 文档上的校对器那么您就使用过一种使用机 土耳其数据 器学习技术并旨在理解自然语言的工具。还存在其他更具体且经常由专业人士使用的应用程序将口语自动转录为文本反之亦然、通过重新表述和释义进行自动摘要、内容的情感内容分析、完整形式的自然语言建模句子、文本内容分析工具如 等。 更一般地说所有依赖自然语言理解的程序都依赖于
技术并且都旨在简化人类任务。
因此我们距离有时与人工智能进步相关的幻想还很遥远机器会掌权！ 自然语言处理的历史 谷歌在 方面的工作只是这个古老领域的又一进步该领域的诞生几乎与计算机的诞生同时发生。自动自然语言处理的首次实验可以追溯到 世纪 年代当时即时翻译工具的开
发是在政治背景下冷战时期进行的存在有利于此类研究的问题。“对话程序”的概念成为了几位科学家工作的核心阿兰·图灵在他的文章“计算机器和智能”中揭露了著名的测试来源。
历史上第一个对话机器人 是由约 迪拜最佳臀部填充美容诊所：哪里能获得完美效果 瑟夫·魏森鲍姆 ( ) 于 年至 年间在北美实验室创建的。后来在 世纪 年代一系列能够将信息结构化为计算机可以理解的数据的程序出现后处理能力的提高为 的新用途开辟了道路。尤其是通过引入机器学习算法计算机能够“学习”并定义自己的规则。 进入世纪以来 AO 列表 所有技术灯都亮起绿灯深化、计算机计算能力的指数级增长、数据量的爆炸式增长…… 关键是普通用户可以使用的具体应用程序例如年底在 上安装在智能手机上的第一个虚拟助手的出现然后是联网扬声器的出现亚马逊于年谷歌于年 。
自然语言处理如何工作？ 因此自然语言理解背后的想法并不新鲜但它在深度学习方面取得了快速进展。这种方法基于“模仿”人脑的人工神经网络的使用。因为“自然”语言很复杂它包含许多难以被机器掌握的微妙之处影射、幽默、隐喻、反短语……因此 技术的目标是捕捉这些细微差别并成功地将它们与自主学习结合起来以实现语言转换转化为原始数据生成与用户的交互并创建智能对话。 为此该算法使用递归、模式和相关性来分解人类语言然后从中提取含义。
