自然语言处理(NLP)使计算机理解和处理人类语言的技术,主要包括以下方面:
- 语音识别
将人类语音转录成文字,已商业化应用于智能助手、车载导航等场景。基于深度学习的语音识别模型效果显著。
- 语义分析
分析文本意图及含义,可用于对话机器人或搜索引擎等。关键技术有词性分析、命名实体识别、情感分析等。
- 机器翻译
将一种语言自动翻译成其他语言,广泛应用于旅游、外贸等领域。典型方法是 seq2seq模型及注意力机制。
- 问答系统
让系统自动回答用户提出的问题,结合知识图谱技术,可实现问答、推理和对话。
- 语言生成
自动生成文本,如新闻报道、短信内容等。当前多采用基于深度学习的生成模型,如GPT。
- 文档摘要
自动提取文章的关键句,生成简明的摘要。利用统计和深度学习方法实现。
- 情感分析
分析文本所表达的情绪,判断其正面或负面情感。应用于舆情监测及用户体验研究。
- 语音合成
将输入文本转化为自然的语音,可用于各种语音交互场景。
NLP技术正持续进步中,使机器语言理解能力越来越强,未来可期。