自然语言处理的典型应用

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自然语言处理的典型应用
1个回答 分类:自然语言处理 2024-02-12 05:29:35

问题解答:

我来补答

1、自然语言处理在金融领域有哪些应用?
常见的自然语言处理应用包括语义分析、信息提取、文本挖掘、机器翻译等。 在金融行业,自然语言处理的主要应用场景包括文本合规性检查、数据检索、语言机器人等。
例如,许多组织目前提供文本机器人客户服务服务,这些服务依赖于自然语言处理技术。 通过对文本内容进行语义分析,确定意图,最后通过总结文本形成答案。


2、手写输入和语音识别是属于人工智能的什么应用领域

属于人工智能自然语言处理应用领域。 自然语言处理主要应用于机器翻译、手写输入、自动摘要、观点提取、文本分类、问答、文本语义比较、语音识别、中文OCR等。

自然语言处理研究可以实现人与计算机利用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法,集语言学、计算机科学和数学于一体。 因此,该领域的研究会涉及自然语言,也就是人类每天使用的语言,因此它与语言学研究密切相关,但有一个重要的区别,那就是它是计算机科学的一部分。

自然语言处理发展史

自然语言理解最早的研究工作是机器翻译。 1949年,美国人韦弗首先提出了机器翻译的设计方案。 其发展主要分为三个阶段。

1.早期自然语言处理

第一阶段(1960年代到1980年代):创建词汇、句法和语义分析、问答、聊天和基于规则的机器翻译系统。 优点是规则可以利用人内省知识,不依赖数据,可以快速启动。 问题是覆盖范围不够,规则管理和可扩展性没有解决。

2.统计自然语言处理

第二阶段(20世纪90年代开始):基于统计的机器学习(ML)开始流行,许多NLP开始使用统计方法来完成。 。 主要思想是利用标注数据构建基于手动定义特征的机器学习系统,并利用数据通过学习确定机器学习系统参数。

3.自然语言处理神经网

第三阶段(2008年后):深度学习开始将其力量运用到语音和图像上。 此后,NLP研究人员开始将注意力转向深度学习。 首先利用深度学习进行特征计算或者创建新的特征,然后在原有的统计学习框架下体验效果。

以上内容参考百度百科-自然语言处理

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