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每当我们听到“AI”一词时，我们的第一个想法通常是电影中的未来机器人。尽管我们距离可以独立思考的机器人还有几年的时间，但在过去几年中，机器学习和自然语言理解领域已经取得了重大进展。
个人助理（Siri / Alexa），聊天机器人和问答机器人等应用程序真正彻底改变了我们与机器和开展日常生活的方式。自然语言处理（Natural Language Processing ，NLP）是研究计算机处理人类语言的一门技术，是机器理解并解释人类写作与说话方式的能力，也是人工智能初发展的切入点和目前大家关注的焦点。 据相关研究者表明，“到2019年，自然语言生成将成为90％的现代BI和分析平台的标准功能”。
自然语言处理技术现状
自然语言处理主要步骤包括分词、词法分析、语法分析、语义分析等。其中，分词是指将文章或句子按含义，以词组的形式分开，其中英文因其语言格式天然进行了词汇分隔，而中文等语言则需要对词组进行拆分。词法分析是指对各类语言的词头、词根、词尾进行拆分，各类语言中名词、动词、形容词、副词、介词进行分类，并对多种词义进行选择。语法分析是指通过语法树或其他算法，分析主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等句子元素。语义分析是指通过选择词的正确含义，在正确句法的指导下，将句子的正确含义表达出来。
自然语言处理技术的应用方向
自然语言处理的应用方向主要有文本分类和聚类、信息检索和过滤、信息抽取、问答系统、机器翻译等方向。其中，文本分类和聚类主要是将文本按照关键字词做出统计，建造一个索引库，这样当有关键字词查询时，可以根据索引库快速地找到需要的内容。此方向是搜索引擎的基础。
信息检索和过滤是网络瞬时检查的应用范畴，在大流量的信息中寻找关键词，找到后对关键词做相应处理。信息抽取是为人们提供更有力的信息获取工具，直接从自然语言文本中抽取事实信息。机器翻译是当前热门的应用方向，目前微软、谷歌的新技术是翻译和记忆相结合，通过机器学习，将大量以往正确的翻译存储下来。谷歌使用深度学习技术，显著提升了翻译的性能与质量。 文本中抽取事实信息。
机器翻译是当前热门的应用方向，目前微软、谷歌的新技术是翻译和记忆相结合，通过机器学习，将大量以往正确的翻译存储下来。谷歌使用深度学习技术，显著提升了翻译的性能与质量。 （部分内容来源于网络如有侵权请联系删除）
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