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| 本文作者：AI科技评论 | 2016-05-20 11:56 |
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图片来源：Research Perspective
自然语言处理（NLP）是一项应用非常广泛的人工智能计算机应用，可以理解人类的自然语言，随着谷歌I/O大会等最新动态，这项技术也吸引了众多目光。NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论，分析、理解人类的沟通内容。自然语言处理的目标，是最小化理解Ruby、C++和Java等计算机语言所需的时间。NLP在大数据分析中也有应用，因为目前商业环境中正在不断生成大量数据，来自声音、电子邮件、网络博客、文档、社交网站以及论坛。有报导称，未来全球自然语言处理的市场的经济效益会非常可观。
自然语言处理作为一种解决方案来说主要有几种类型，包括数据NLP、基于规则的NLP和混合类型的NLP。自然语言处理包括几项识别、分析和操作技术，例如光学字符识别（OCR）、自动编码、文字分析、交互语音回复（IVR）、模式和图像识别、分级和分类以及语音分析。自然语言处理可以作为云端服务或者本地服务，并应用于信息抽取、问题回答、机器翻译等领域，并且适合为许多垂直行业制作报告，例如汽车、零售和消费品、高科技电子、政府公共管理、银行业务、金融服务以及保险、医疗保健及生命科学、研究与教育、媒体与娱乐等等。
Transparent Market Research的一份报告为全球自然语言处理市场描画了一个清晰、客观的大局，除了着眼市场未来的机遇和挑战，还指出了领域内的关键驱动力以及限制性因素。自然语言处理的全球市场的最强驱动力主要是以下几方面：数字化数据的快速激增、智能设备功能的不断成长以及人们对顾客体验越来越高的要求。此外，由于医疗健康领域的投资增长以及多个新应用领域的出现，自然语言技术的市场前景预计会更加火热。不过，要在这个人工智能领域内生存下去并有机会在竞争中胜出，NLP领域的玩家还面临着一系列必须克服的挑战。最主要的困难在如何获得高效的预测技术、如何填补人类与机器之间的距离、如何实施严格的政府管控以及如何应对不断变动的消费者技术应用趋势。
识别技术是NLP中最为广泛使用的。大多数公司——从科技巨头们到小规模企业——都或多或少地使用了识别技术的某种形式，例如光学字符识别、交互语音识别或者图像识别。自然语言处理最常见的应用还是在信息抽取和机器翻译。在自然语言处理的技术应用上，IT及通信、汽车、国防和航空将成为领军行业。
Via Automation
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