與大多數機器學習或人工智能技術一樣，自然語言處理也是一種綜合技術，涉及多種技能、技術和領域。本論文主要研究實現人與計算機通過自然語言進行有效通信的各種理論和方法。接下來小編就給大家介紹一下自然語言處理的發展趨勢是什么，一起來看看吧。

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自然語言處理的發展趨勢是什么？

一、什么是自然語言處理？

   簡而言之，自然語言處理(簡稱NLP)，即使用計算機來處理、理解和使用人類語言(例如中文、英文等)，屬于人工智能的一個分支，也就是計算機科學和語言學的交叉學科，也就是計算語言學，也就是計算語言學。因為自然語言是人類有別于其他動物的基本特征。如果沒有語言，人類的思維也就無從談起，因此自然語言處理體現了人工智能的最高任務和最高境界，即只有當計算機具備了處理自然語言的能力時，機器才能達到真正智能。

   自然語言處理的研究內容主要有語法分析、語義分析和篇章理解等。就應用而言，自然語言處理有著廣闊的應用前景。尤其是在信息時代，自然語言處理的應用范圍非常廣泛，包括：機器翻譯、手寫和印刷體字符識別、語音識別和文語轉換、信息檢索、信息提取和過濾、文本分類和聚類、輿情分析和視角挖掘等，涉及到數據挖掘、機器學習、知識獲取、知識工程、人工智能研究以及語言計算等領域。

   值得注意的是，自然語言處理的興起與具體的機器翻譯任務密切相關。“機器翻譯”是指用計算機自動翻譯一種自然語言到另一種自然語言。因此，翻譯工作十分耗費時間和精力。在需要翻譯某些專業領域的文獻時，翻譯者更需要了解該領域的基礎知識。全世界有超過數千種語言，而聯合國一國就擁有6種以上的工作語言。機器翻譯若能在不同語言之間實現精確轉換，將大大提高人類交流和理解的效率。

二、自然語言處理的發展趨勢是什么？

   除機器學習外，自然語言的所有表現形式，包括自然語言處理(NLP)、自然語言理解(NLU)、自然語言交互(NLI)和自然語言生成(NLG)，都可能是現有人工智能最明顯的表現形式。
NLP在傳統上對促進文本分析起著重要作用，它的需求并不會很快消失。雖然這個應用程序的用例在未來一年中還會持續增長，但是整個自然語言技術套件也對逐步發展的語音和語義文本搜索用例做出了重大貢獻。

   這種趨勢的最大后果可能就是，在大多數情況下，機器學習的應用極大地豐富了自然語言。這兩項技術的結合不僅會在2019年的企業流程中提供信息，而且更重要的是，會使人工智能更容易為眾多外行用戶所接受，而這些外行用戶未必知道其影響。

   SAS人工智能和語言分析戰略家MaribesMoore指出，“總體而言，我認為人們理解機器學習和自然語言是任何人工智能系統的基礎，只要能以人類的方式與我們溝通，并將學習過程自動化，”“你基于這些基礎而建立的東西，無論是預測、規范分析、預測、優化，無論你想要實現什么，總會回到那些已有幾十年歷史的技術。

   這使得自然語言可以作為機器學習的一個補充，讓機器學習變得更好，從而讓人工智能更有關聯，直接影響到一系列商業目標。

   在人工智能中，自然語言的作用很大程度上取決于下列各種技術手段：

   NLP：從自然語言技術的角度來看，NLP可以應用于幾乎所有的文本分析解決方案。這是一個認知計算組件，主要關注語言學和語言分類。Moore說：“這的確是語言的語義結構。名詞、動詞、詞匯量是多少？句子結構與副詞、代詞如何搭配？

   自然語言理解：NLU主要被看作是NLP的一個子集，主要關注詞的實際意義，而這可能與詞的語義結構不一致。本章介紹了在涉及到諷刺，反諷，情緒，幽默，俗語等情況下如何使用術語。據Moore所說，在大多數依賴于NLP的文本分析平臺上，“通常NLU是其中的一部分，因為現在大多數人不想單獨進行情感或背景分析或抽取。因此，它們確實是結合在一起的。”
與NLP的觀點相反，NLG并不是對語言的語義進行分析，而是對其產生和生成(通常是文本或語音)進行分析。不過，它還包含了摘要的核心內容，讓“一代人可以說，我看了100篇論文，這是摘要信息”摩爾表示。

   自然語言交互：NLI在一定程度上結合了這些技術，但它并不需要NLU，用戶通過自然語言與系統進行交流和響應。Moore表示：“這是通過輸入或說出命令來發出命令的能力。"這是互動的一部分。這樣它就可以產生一個響應。這可能是一種自動語音回復，也可能是一種輸入響應。前一種方法的例子包括Alexa或Siri等數字代理，它們通過NLG來產生這些響應。

   機器視覺在監督和非監督學習中的應用，尤其是在文本分析中，對自然語言有很大的幫助。當NLP理解了文檔中的術語和詞匯性質后，無監督學習能夠確定它們之間的數學關系。

   Moore說，在這種情況下，非監督學習并不一定能夠理解這些術語或它們的含義，但“你首先看到的是，這些東西在你的文檔語料庫中是高度相關的。”監督性學習以非監督性學習關系的確定為基礎。前一種方法允許組織使用處理結果復雜性的業務規則來調整這些結果。

   舉例來說，布爾運算符的部署和布爾規則的編寫是Moore提出的一種監督學習形式，是實現文本分析規則的有效途徑。這兩條規則可以幫助建立文本分析模型。Moore說：“無監督學習是指當你必須吞食所有這些文件，但又不能給機器任何指示，當你不得不吞食所有這些文件，但又不能給機器任何指示，那就是無監督學習。”“你說的是我想給你一些指導。在這里規則才會起作用。我把這種監控稱為“自覺輸出”。

   Moore認為，部分原因是深度學習在圖像識別系統中占主導地位，深度學習在文本分析領域正在興起。不過，由于它是多層面的，所以它對自然語言的幫助還是很大的。在一些文本分析平臺中，回歸神經網絡被廣泛應用于文檔分類和實體標記。”“如果你的情緒變量不僅有正面、負面和中性，而且有愛、恨、怒等，這基本上是一個預測性結果，可以使用諸如回歸神經網絡等技術為你提供非常精確的分類，使用解析結果，”。
，深度學習在與自然語言結合使用時，比機器學習在情感分類和文檔分類方面提供更高的準確性。

   深度學習也越來越多地用于自然語言生成的摘要，因為它“提供了更多的單一輸入和輸出”。他“提供更多的單一輸入和輸出”。他說：“這并非僅僅是提取主題，而是(例如)如果你想為你的飯菜拍張照片，那么機器就會自動描述照片。因此，它真正關心的是語言序列和輸出結果。以上就是小編為大家介紹的自然語言處理的發展趨勢是什么，希望對您有幫助。