自然語言處理技術是計算機科學和人工智能領域的一個重要方向。在機器翻譯、機器閱讀理解和問答系統(tǒng)等領域，人們研究了各種能夠用自然語言實現(xiàn)人機有效交流的理論和方法。
1、智能語言處理技術的應用是什么——機器翻譯
機器翻譯技術是指利用計算機技術實現(xiàn)從一種自然語言到另一種自然語言的翻譯過程。基于統(tǒng)計的機器翻譯方法突破了以往基于規(guī)則和基于實例的翻譯方法的局限性，其翻譯性能得到了極大的提高。基于深層神經網絡的機器翻譯在日常英語口語等領域顯示出巨大的潛力。隨著語境表示和知識邏輯推理能力的發(fā)展，自然語言的知識地圖不斷擴展，機器翻譯將在多輪對話翻譯和文本翻譯領域取得更大的進步。
目前，統(tǒng)計機器翻譯(SMT)是非限制域機器翻譯中性能最好的一種，包括訓練和解碼階段。訓練階段的目標是獲得模型參數(shù)，解碼階段的目標是利用估計的參數(shù)和給定的優(yōu)化目標，得到待翻譯句子的最佳翻譯結果。統(tǒng)計機器翻譯主要包括語料庫預處理、詞對齊、短語提取、短語概率計算、最大熵排序等�；谏窠浘W絡的端到端翻譯方法不需要設計雙語句子的特征模型。而是將源語句子的詞串直接送入神經網絡模型，通過神經網絡的運算得到目的語句子的翻譯結果。在端到端機器翻譯系統(tǒng)中，通常使用遞歸神經網絡或卷積神經網絡來表示句子并從大量訓練數(shù)據中提取語義信息。與基于短語的統(tǒng)計翻譯相比，翻譯結果更加流暢自然，在實際應用中取得了良好的效果。
2、智能語言處理技術的應用是什么——語義理解
語義理解技術是指利用計算機技術實現(xiàn)對文本的理解并回答相關問題的過程。語義理解更注重對語境的理解和對答案準確性的控制。隨著mctest數(shù)據集的發(fā)布，語義理解得到了越來越多的關注，并取得了迅速的發(fā)展。相關的數(shù)據集和相應的神經網絡模型層出不窮。語義理解技術將在智能客戶服務、產品自動問答等相關領域發(fā)揮重要作用，進一步提高問答系統(tǒng)的準確性。
在數(shù)據獲取方面，語義理解通過自動構造數(shù)據方法和自動構造填空題，可以有效地擴展數(shù)據資源。為了解決填充問題，人們提出了一些基于深度學習的方法，如基于注意力的神經網絡方法。目前主流的模型是利用神經網絡技術對文本和問題進行建模，預測答案的起止位置，提取文本片段。對于答案的進一步泛化，處理難度進一步提高，目前的語義理解技術還有很大的改進空間。
3、智能語言處理技術的應用是什么——答疑系統(tǒng)
問答系統(tǒng)分為開放領域對話系統(tǒng)和特定領域問答系統(tǒng)。問答系統(tǒng)技術是指計算機能夠像人類一樣用自然語言與人進行交流的技術。人們可以用自然語言向問答系統(tǒng)提交問題，系統(tǒng)將返回更多相關的答案。雖然問答系統(tǒng)的應用產品很多，但大多應用于實際的信息服務系統(tǒng)和智能手機助手領域，在答疑系統(tǒng)的健壯性方面仍然存在問題和挑戰(zhàn)。 注：尊重原創(chuàng)文章,轉載請注明出處和鏈接 http://elsolbar.com/news-id-21076.html 違者必究！部分文章來源于網絡由培訓無憂網編輯部人員整理發(fā)布,內容真實性請自行核實或聯(lián)系我們，了解更多相關資訊請關注人工智能頻道查看更多，了解相關專業(yè)課程信息您可在線咨詢也可免費申請試課。關注官方微信了解更多：150 3333 6050
