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人工智能技术自然语言处理（人工智能技术自然语言处理的范畴）
发布时间：2023-05-23 00:45:51
稿源：
创意岭 阅读：
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于人工智能技术自然语言处理的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
人工智能技术包括哪些
人工智能技术包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
其中语音识别技术，也被称为自动语音识别AutomaTIc Speech RecogniTIon，（ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。
与说话人识别及说话人确认不同，后者尝试识别或确认发出语音的说话人而非其中所包含的词汇内容。
1、计算机视觉：计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2、机器学习：机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。
3、自然语言处理：对自然语言文本的处理是指计算机拥有的与人类类似的对文本进行处理的能力。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4、机器人技术：近年来，随着算法等核心技术提升，机器人取得重要突破。例如无人机、家务机器人、医疗机器人等。
5、生物识别技术：生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的生体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初运用于司法鉴定。
什么是自然语言处理技术，它的应用和挑战是什么？
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机理解、处理和生成人类自然语言的技术。自然语言处理技术的应用非常广泛，可以用于机器翻译、语音识别、文本分类、情感分析、问答系统、智能客服、智能写作等众多领域。
自然语言处理技术的应用非常广泛，但是也存在一些挑战，包括以下几个方面：
多义性：自然语言在表达意思时往往存在歧义和多义性，使得计算机难以准确地理解和解析语言表达的含义。
语言差异：不同的语言存在巨大的差异，如语法、语义、习惯用法等，使得自然语言处理技术难以适应各种语言。
数据稀缺：自然语言处理技术需要大量的数据进行训练，但是对于某些语言、领域或者任务，缺乏大规模的标注数据，使得技术应用受到限制。
处理效率：处理自然语言需要进行复杂的计算和推理，消耗大量的计算资源，处理效率仍然存在瓶颈。
以上是自然语言处理技术的一些应用和挑战，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，自然语言处理技术将有望在更广泛的领域发挥作用。
什么是人工智能中的自然语言?
自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言。例如，英语、汉语、日语为自然语言的例子，而世界语则为人造语言，即是一种为某些特定目的而创造的语言。 不过，有时所有人类使用的语言（包括上述自然地随文化演化的语言，以及人造语言）都会被视为“自然”语言，以相对于如编程语言等为计算机而设的“人造”语言。这一种用法可见于自然语言处理一词中。自然语言是人类交流和思维的主要工具。 自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的，也是各国人表达的方法其中之一。
自然语言处理属于人工智能吗
自然语言处理属于人工智能。
自然语言处理的应用很广泛，例如，在我们的手机和智能音箱中的个人语音助手，如Alexa和Siri。它们不仅能够理解我们的说话内容，而且能够根据我们说的话采取行动，并做出反馈。自然语言处理算法促进了这种与人类沟通的技术。
在上述自然语言处理定义中要考虑的关键是：沟通需要以人类的自然语言进行。几十年来，我们一直在与机器沟通，创建程序来执行某些任务并执行。然而，这些程序是用非自然语言编写的，因为它们不是口头交流的形式，也不是自然或有机发展而来的。
人工智能语言：
在人工智能的研究发展过程中，从一开始就注意到了人工智能语言问题。人工智能发展的初期，人工智能语言就得到了研究和开发。实际上四十多年来有一百来种人工智能语言先后出现过，但很多都被淘汰了。
它们大抵有三个来源。第一个来源是计算机科学家们对可计算性理论的研究。例如，LISP语言是为处理人工智能中大量出现符号编程问题而设计的，它的理论基础是符号集上的递归函数论。已经证明，用LISP可以编出符号集上的任何可计算函数。
Prolog语言是为处理人工智能中也是大量出现的逻辑推理问题(首先是为解决自然语言理解问题)而设计的。
人工智能与自然语言处理带来了哪些价值?
【导读】人工智能与自然语言处理是当下数据分析师经常使用的两种语言，从人力资源入手分析人工智能与自然语言处理带来了哪些价值呢?为此小编整理了相关资料，梳理了以下6点，下面我们一起来学习和了解一下吧!
软收益的大数据和分析投资
这些投资在底线上可能并不容易辨认，但对于公司而言可能是重大胜利，这里有一些好处可能不会直接转化为您的底线，但仍然值得追求，如果您购买了自然语言处理(NLP)工具，该工具可以在与服务人员的对话中实时检测到客户的情绪，则代理商将获得更多信息，客户可能会更加满意，这可以为他人带来重复的业务，甚至是口耳相传或社交媒体推荐，这些改进可能无法量化为收入，但是可以帮助您的代理商有效解决客户问题的技术可以提高您的品牌价值和声誉。
有效但未充分利用的员工保留和招聘工具
在招聘中您可以通过使用NLP，人工智能(AI)和分析来识别求职者简历中的关键字，并使用社交媒体筛选候选人并提出最佳候选人，从而改善求职者的选择和招聘，但是，即使找到最合适的人选并雇用他们，也很难证明投资回报率(ROI)，您所获得的就是最好的人才—真正的与众不同，尤其是在依赖创新和正在开发中的新创收产品的高科技行业中。
安全和IP防盗
有充分的证据证明了安全漏洞或与不满的员工一起走出大门的重大知识产权损失的成本，这就是对IT安全性进行强大投资的原因，但是获得一流的安全软件和分析仍然是您的底线，您所知道的就是您的业务不会受到影响，预防性的维护，传感器可以预测设备何时会发生故障。这样一来，维护人员就可以外出工作并进行更换，从而使您的公司保持24/7全天候运行，并且从未发生故障，同样这很难量化收益，一些经理试图通过显示如果某些业务处于脱机状态，公司理论上会损失多少收入来做出收入解释，但这是假设的。
供应链预测分析
越来越多的公司，尤其是那些拥有大型供应链的公司，正在使用分析和大数据来预测未来的气候模式，甚至可能威胁到供应流动的政治动荡，这都是公司风险管理策略的一部分，但不一定能在切实的成本节省或收入增加中进行衡量。
远程会议与协作
远程会议和协作一直是COVID-19大流行期间的救命稻草，它们使许多公司保持运转，当然公司必须在远程协作和会议工具上进行投资才能使远程工作人员投入运营，在这些情况下，由于公司设法保持开放，因此可能会用获得的收入来衡量结果，但是关于收入的争论仍然是投机性的，节省成本的论点不起作用，因为在许多情况下，这些费用是计划外的，哪些公司已经了解到的是，是否有底线的情况下为他们与否，远程会议和协作已经成为不可或缺的企业战略。
“软”成本的底线
并非每项投入的大数据或分析技术都能带来可观的收入或成本节省回报，取而代之的是，在一些战略案例中，公司投资于可以帮助他们在更高水平上表现，在条件需要时变得更加敏捷和高效，并保持偿付能力的公司，才具有良好的商业意义，如果CIO或其他负有IT决策职责的人看到了这些技术机会，他们应该以不一定要在财务回报中衡量的业务价值来促进它们，任何公司的分析将其提示为可能无法恢复的安全漏洞，或者能够吸引有活力和创造力的员工来帮助其产品转型的公司，都将予以肯定。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“人工智能与自然语言处理带来了哪些价值?”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
以上就是关于人工智能技术自然语言处理相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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