在AI人工智能的发展过程当中，有一个子领域是只有在从事相关工作领域的人，才会有更多了解的，作为只针对使用体检及结果的人们，是不会特意关注的，那就是人工智能科学中的一个子领域，自然语言处理。举个例子，平常我们在家对着一款智能音箱说：“我要听郭德纲相声。”不一会音箱就会传出郭老师熟悉的声音，那么正是因为这个技术的存在，音箱才会完成你所给出的指令。
虽然自然语言处理并不是一门新的科学，但由于人们对人机通信的兴趣越来越大，再加上它的可用性，这项技术正在迅速发展。大数据、强大的计算和增强算法。
作为一个人，你可以说和写汉语，英语语或西班牙语。但是计算机的母语-机器代码或机器语言-在很大程度上是大多数人无法理解的。在设备的最低级别，通信不是通过文字进行的，而是通过数百万个零和产生逻辑操作的零进行的。
事实上，70年前，程序员使用穿孔卡与第一台计算机进行通信。相对较少的人理解了这一手工和艰巨的过程。现在你可以对着你拥有的智能音箱说：“我喜欢这首歌，”在你家里播放音乐的设备会通过你的语音指令，分析数据然后完成指令，并回答说：“好的。”以一种人形的声音。然后，它调整算法，在播放这首歌的时候，会记录下你喜欢的这首歌，下次你需要再听那首歌的时候，它会更快的识别出，音质好的，资源下载速度快的音乐播放源。
让我们仔细看看这种互动。当你听到你说话的时候，你的设备就被激活了，理解了声音中的指令，执行了一个动作，并在一句完整的话语中提供了反馈，所有这些都在大约5秒的时间内。完全交互是由NLP和其他AI元素(如机器学习和深入学习。
那么为什么NLP很重要呢？
大量文本数据
自然语言处理帮助计算机与人类用自己的语言进行交流，并扩展其他与语言相关的任务。例如，NLP使计算机能够阅读文本、听语音、解释语音、测量情感和确定哪些部分是重要的。
今天的机器可以分析比人类更多的基于语言的数据，没有疲劳，并且以一致、公正的方式进行分析。考虑到每天产生的大量非结构化数据，从医疗记录到社交媒体，自动化对于有效地分析文本和语音数据至关重要。
构造高度非结构化的数据源
人类语言极其复杂多样。我们以无限的方式表达自己，无论是口头的还是书面的。不仅有数百种语言和方言，而且在每种语言中都有一套独特的语法和语法规则、术语和俚语。当我们写作时，我们经常拼错或缩写词，或省略标点符号。当我们说话时，我们有地方口音，我们发音不清，停顿或借用其他语言的术语。
虽然监督学习和非监督学习，特别是深度学习，现在被广泛用于人类语言建模，但在这些机器学习方法中也不一定需要语法、语义理解和领域专门知识。NLP很重要，因为它有助于解决语言中的歧义，并为许多下游应用程序(如语音识别或文本分析)添加了有用的数字结构。
閱讀更多 硬玩科技 的文章
