機(jī)器人真的是一個(gè)非常有趣的東西，他們模仿我們進(jìn)行語言或任何可能進(jìn)行的活動(dòng)，同學(xué)們?cè)谘芯繖C(jī)器人的同時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)其內(nèi)部的計(jì)算機(jī)操控著一切，計(jì)算機(jī)是有自己獨(dú)特的語言的，我們?cè)诹私庥?jì)算機(jī)語言后了解了計(jì)算機(jī)本身的內(nèi)涵，我們可以隨意的編譯他們，讓他們幫助我們完成一些復(fù)雜的項(xiàng)目。

與計(jì)算機(jī)語言類似的，機(jī)器人也有著他們獨(dú)特的編譯語言，結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能科學(xué)雙重領(lǐng)域的全新研究領(lǐng)域的科學(xué)出現(xiàn)了，叫做自然語言處理，同時(shí)衍生了相對(duì)應(yīng)的專業(yè)學(xué)科。

自然語言雖說是機(jī)器語言，但是從某種程度上來講，研究也涉及了自然語言，也就是我們?nèi)怂Ｓ玫恼Z言，這么想來，這門專業(yè)學(xué)科還需要和語言學(xué)相互有著密切的聯(lián)系，有聯(lián)系是必然的，但是兩者間有著重要的區(qū)別。

專業(yè)主要涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，自然語言處理致力于制造能夠理解和響應(yīng)文本或語音數(shù)據(jù)的機(jī)器，并以自己的文本或語音做出響應(yīng)，就像人類一樣理解文本和口語。這是一種非常新穎的技術(shù)，涉及未來的很多領(lǐng)域。

幾個(gè)自然語言處理任務(wù)分解人類文本和語音數(shù)據(jù)，幫助計(jì)算機(jī)理解它攝取的東西。

1、語音識(shí)別

將語音數(shù)據(jù)可靠地轉(zhuǎn)換為文本數(shù)據(jù)的任務(wù)，遵循語音命令或回答口頭問題的應(yīng)用程序都需要語音識(shí)別。讓語音識(shí)別變得特別有挑戰(zhàn)性的是人們說話的方式——快速、含糊不清的單詞，不同的重音和語調(diào)，不同的口音，經(jīng)常使用不正確的語法。

2、詞性標(biāo)注

也稱為語法標(biāo)記，是根據(jù)特定單詞或文本的用法和上下文來確定其詞性的過程。詞性在“我能做紙飛機(jī)”中將“制造”作為動(dòng)詞，在“你擁有什么樣的汽車”中將“制造”作為名詞

3、詞義消歧

通過語義分析過程來選擇具有多重含義的單詞的含義，從而確定在給定上下文中最有意義的單詞。例如，詞義消歧有助于區(qū)分動(dòng)詞“make”在“make the grade”(成績)和“make a bet”(地點(diǎn))中的含義。

4、命名實(shí)體識(shí)別

或者NEM，認(rèn)為單詞或短語是有用的實(shí)體。NEM將“肯塔基”作為一個(gè)地點(diǎn)，將“弗雷德”作為一個(gè)人的名字。

5、共同參考分辨率

識(shí)別兩個(gè)詞是否和何時(shí)指代同一個(gè)實(shí)體的任務(wù)。最常見的例子是確定某個(gè)代詞所指的人或物體(例如“她”=“瑪麗”)，但也可能涉及識(shí)別文本中的隱喻或習(xí)語(例如，“熊”不是動(dòng)物，而是一個(gè)多毛的大人物)。

6、情感分析

試圖從文本中提取主觀品質(zhì)——態(tài)度、情緒、諷刺、困惑、懷疑。

7、自然語言生成

有時(shí)被描述為語音識(shí)別或語音轉(zhuǎn)文本的對(duì)立面;這是將結(jié)構(gòu)化信息轉(zhuǎn)化為人類語言的任務(wù)。

自然語言處理將計(jì)算語言學(xué)，與統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合。這些技術(shù)共同使計(jì)算機(jī)能夠以文本或語音數(shù)據(jù)的形式處理人類語言，并“理解”其全部含義，包括說話者或作者的意圖和情感。

自然語言無疑是一門高新技術(shù)領(lǐng)域中個(gè)的主要科研目標(biāo)，未來會(huì)不會(huì)由機(jī)器人來代替人們進(jìn)行一些工作，或者我們將眼光再放遠(yuǎn)一些，或者說讓我們的想法更加大膽一些。

機(jī)器與人相互交流，就像人工智能領(lǐng)域中的機(jī)器人，誰不想擁有一位屬于自己的多啦A夢呢?在交互的過程中，語言交流必不可少，有了語言的支持，人工智能才能真正的得到質(zhì)的飛躍。

如果要在研究領(lǐng)域得到一定的成果，同學(xué)們需要掌握語言學(xué)，同時(shí)精通計(jì)算機(jī)科學(xué)中的語言知識(shí)，了解人工智能的運(yùn)作方式。

進(jìn)入統(tǒng)計(jì)NLp，它將計(jì)算機(jī)算法與機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)自動(dòng)提取、分類和標(biāo)記文本和語音數(shù)據(jù)元素的模型，然后為這些元素的每個(gè)可能含義分配統(tǒng)計(jì)似然性。如今，基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNNs)的深度學(xué)習(xí)模型和學(xué)習(xí)技術(shù)使自然語言處理系統(tǒng)能夠在工作時(shí)“學(xué)習(xí)”，并從大量原始、非結(jié)構(gòu)化和未標(biāo)記的文本和語音數(shù)據(jù)集中提取更準(zhǔn)確的含義。

關(guān)于NLp用例

垃圾郵件檢測

可能不認(rèn)為垃圾郵件檢測是一種NLp解決方案，但是最好的垃圾郵件檢測技術(shù)使用NLp的文本分類功能來掃描電子郵件中經(jīng)常指示垃圾郵件或網(wǎng)絡(luò)釣魚的語言。這些指標(biāo)可能包括金融術(shù)語的過度使用、典型的不良語法、威脅性語言、不恰當(dāng)?shù)木o迫性、拼錯(cuò)的公司名稱等等。垃圾郵件檢測是少數(shù)幾個(gè)專家認(rèn)為“大部分已經(jīng)解決”的自然語言處理問題之一(盡管你可能會(huì)說這與你的電子郵件體驗(yàn)不匹配)。

機(jī)器翻譯

有效的翻譯必須準(zhǔn)確捕捉輸入語言的意義和語氣，并將其翻譯成與輸出語言具有相同意義和預(yù)期影響的文本。機(jī)器翻譯工具在準(zhǔn)確性方面正在取得良好進(jìn)展。測試任何機(jī)器翻譯工具的一個(gè)很好的方法是將文本翻譯成一種語言，然后回到原文。一個(gè)經(jīng)常被引用的經(jīng)典例子:不久前，翻譯”精神是愿意的，但肉體是軟弱的”從英語到俄語，又回到了“屈服”伏特加不錯(cuò)，但是肉爛了?！敖裉欤Y(jié)果是”精神渴望，但肉體是軟弱的，“這并不完美，但激發(fā)了人們對(duì)英俄翻譯的信心。

虛擬助理和聊天機(jī)器人

蘋果的Siri和亞馬遜的Alexa等虛擬助手使用語音識(shí)別來識(shí)別語音命令中的模式，并生成自然語言，以適當(dāng)?shù)膭?dòng)作或有用的評(píng)論來回應(yīng)。聊天機(jī)器人對(duì)鍵入的文本條目執(zhí)行同樣的魔法。其中最好的人還學(xué)會(huì)識(shí)別關(guān)于人類請(qǐng)求的上下文線索，并隨著時(shí)間的推移使用它們來提供更好的響應(yīng)或選項(xiàng)。這些應(yīng)用程序的下一個(gè)增強(qiáng)功能是問題回答，用他們自己的話回答我們的問題(無論是預(yù)期的還是不預(yù)期的)的能力。

社交媒體情緒分析

NLp已經(jīng)成為從社交媒體渠道發(fā)現(xiàn)隱藏?cái)?shù)據(jù)見解的必不可少的商業(yè)工具。情緒分析可以分析社交媒體帖子、回復(fù)、評(píng)論等中使用的語言，以提取對(duì)產(chǎn)品、促銷和事件的態(tài)度和情緒——信息公司可以在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、廣告活動(dòng)等中使用。

未來社會(huì)的發(fā)展離不開語言的研究，如果同學(xué)們?cè)趯W(xué)習(xí)自然語言處理專業(yè)中遇到困難，有可能是某一個(gè)學(xué)科領(lǐng)域沒有領(lǐng)悟或者學(xué)習(xí)透徹，其實(shí)也很正常，畢竟多學(xué)科之間緊密相連，需要同學(xué)們進(jìn)行課件的整理與研究，完成專業(yè)課程的學(xué)習(xí)。