按照技术实现难度的不同，这类系统可以分成简单匹配式、模糊匹配式和段落理解式三种类型。简单匹配式辅导答疑系统主要通过简单的关键字匹配技术来实现对学生提出问题与答案库中相关应答条目的匹配，从而做到自动回答问题或进行相关辅导。模糊匹配式辅导答疑系统则在此基础上増加了同义词和反义词的匹配。这样，即使学生所提问题中按原来的关键字在答案库中找不到直接匹配的答案，但是假若与该关键字同义或反义的词能够匹配则仍可在答案库中找到相关的应答条目。段落理解式辅导答疑系统是最理想的、也是真正智能化的辅导答疑系统（简单匹配式和模糊匹配式，严格说只能称之为“自动辅导答疑系统”而非“智能辅导答疑系统”）。但是由于这种系统涉及自然语言的段落理解，对于汉语来说，这种理解涉及自动分词、词性分析、句法分析和语义分析等NLP领域的多种复杂技术，所以实现难度很大。迄今为止，在国内的网络教学中还没有一个实用化的、能真正实现汉语段落理解的智能辅导答疑系统。但是在我国有些大学的人工智能实验室或中文信息处理实验室中，已有少数研究人员正在研发这类系统的实验原型。相信在不久的将来，就会有这一类的实用性智能系统问世。这是优质网络课程的重要研究方向之一。
NLP 是什么？
NLP 是计算机科学领域与 人工智能 领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的学科。NLP 由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。
自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好理解人的语言，包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解。
自然语言生成方向，主要目标是帮助机器生成人能够理解的语言，比如文本生成、自动文摘等。
NLP 技术基于大数据、知识图谱、 机器学习 、语言学等技术和资源，并可以形成机器翻译、深度问答、对话系统的具体应用系统，进而服务于各类实际业务和产品。
NLP在金融方面
金融行业因其与数据的高度相关性，成为人工智能最先应用的行业之一，而NLP与知识图谱作为人工智能技术的重要研究方向与组成部分，正在快速进入金融领域，并日益成为智能金融的基石。舆情分析舆情主要指民众对社会各种具体事物的情绪、意见、价值判断和愿望等。
事件(Event )：在特定时间、特定地点发生的事情。主题(Topic)：也称为话题，指一个种子事件或活动以及与它直接相关的事件和活动。专题(Subject)：涵盖多个类似的具体事件或根本不涉及任何具体事件。需要说明的是，国内新闻网站新浪、搜狐等所定义的“专题”概念大多数等同于我们的“主题”概念。热点：也可称为热点主题。热点和主题的概念比较接近，但有所区别。
1 词干提取
什么是词干提取？词干提取是将词语去除变化或衍生形式，转换为词干或原型形式的过程。词干提取的目标是将相关词语还原为同样的词干，哪怕词干并非词典的词目。
2 词形还原
什么是词形还原？ 词形还原是将一组词语还原为词源或词典的词目形式的过程。还原过程考虑到了POS问题，即词语在句中的语义，词语对相邻语句的语义等。
3 词向量化什么是词向量化？词向量化是用一组实数构成的向量代表自然语言的叫法。这种技术非常实用，因为电脑无法处理自然语言。词向量化可以捕捉到自然语言和实数间的本质关系。通过词向量化，一个词语或者一段短语可以用一个定维的向量表示，例如向量的长度可以为100。
4 词性标注
什么是词性标注？简单来说，词性标注是对句子中的词语标注为名字、动词、形容词、副词等的过程。
5 命名实体消歧
什么是命名实体消岐？命名实体消岐是对句子中的提到的实体识别的过程。例如，对句子“Apple earned a revenue of 200 Billion USD in 2016”，命名实体消岐会推断出句子中的Apple是苹果公司而不是指一种水果。一般来说，命名实体要求有一个实体知识库，能够将句子中提到的实体和知识库联系起来。
6 命名实体识别
体识别是识别一个句子中有特定意义的实体并将其区分为人名，机构名，日期，地名，时间等类别的任务。
7 情感分析
什么是情感分析？情感分析是一种广泛的主观分析，它使用自然语言处理技术来识别客户评论的语义情感，语句表达的情绪正负面以及通过语音分析或书面文字判断其表达的情感等等。
8 语义文本相似度
什么是语义文本相似度分析？语义文本相似度分析是对两段文本的意义和本质之间的相似度进行分析的过程。注意，相似性与相关性是不同的。
9语言识别
什么是语言识别？语言识别指的是将不同语言的文本区分出来。其利用语言的统计和语法属性来执行此任务。语言识别也可以被认为是文本分类的特殊情况。
10 文本摘要
什么是文本摘要？文本摘要是通过识别文本的重点并使用这些要点创建摘要来缩短文本的过程。文本摘要的目的是在不改变文本含义的前提下最大限度地缩短文本。
11评论观点抽取
自动分析评论关注点和评论观点，并输出评论观点标签及评论观点极性。目前支持 13 类产品用户评论的观点抽取，包括美食、酒店、汽车、景点等，可帮助商家进行产品分析，辅助用户进行消费决策。
11DNN 语言模型
语言模型是通过计算给定词组成的句子的概率，从而判断所组成的句子是否符合客观语言表达习惯。在机器翻译、拼写纠错、语音识别、问答系统、词性标注、句法分析和信息检索等系统中都有广泛应用。
12依存句法分析
利用句子中词与词之间的依存关系来表示词语的句法结构信息 (如主谓、动宾、定中等结构关系)，并用树状结构来表示整句的的结构 (如主谓宾、定状补等)。
1、NLTK
一种流行的自然语言处理库、自带语料库、具有分类，分词等很多功能，国外使用者居多，类似中文的 jieba 处理库
2、文本处理流程
大致将文本处理流程分为以下几个步骤：
Normalization
Tokenization
Stop words
Part-of-speech Tagging
Named Entity Recognition
Stemming and Lemmatization
下面是各个流程的具体介绍
Normalization
第一步通常要做就是Normalization。在英文中，所有句子第一个单词的首字母一般是大写，有的单词也会全部字母都大写用于表示强调和区分风格，这样更易于人类理解表达的意思。
Tokenization
Token是"符号"的高级表达， 一般值具有某种意义，无法再拆分的符号。在英文自然语言处理中，Tokens通常是单独的词，因此Tokenization就是将每个句子拆分为一系列的词。
Stop Word
Stop Word 是无含义的词，例如’is’/‘our’/‘the’/‘in’/'at’等。它们不会给句子增加太多含义，单停止词是频率非常多的词。 为了减少我们要处理的词汇量，从而降低后续程序的复杂度，需要清除停止词。
Named Entity
Named Entity 一般是名词短语，又来指代某些特定对象、人、或地点 可以使用 ne_chunk()方法标注文本中的命名实体。在进行这一步前，必须先进行 Tokenization 并进行 PoS Tagging。
Stemming and Lemmatization
为了进一步简化文本数据，我们可以将词的不同变化和变形标准化。Stemming 提取是将词还原成词干或词根的过程。
3、Word2vec
Word2vec是一种有效创建词嵌入的方法，它自2013年以来就一直存在。但除了作为词嵌入的方法之外，它的一些概念已经被证明可以有效地创建推荐引擎和理解时序数据。在商业的、非语言的任务中。
### 四、NLP前沿研究方向与算法
1、MultiBERT
2、XLNet
3、bert 模型
BERT的全称是Bidirectional Encoder Representation from Transformers，即双向Transformer的Encoder，因为decoder是不能获要预测的信息的。模型的主要创新点都在pre-train方法上，即用了Masked LM和Next Sentence Prediction两种方法分别捕捉词语和句子级别的representation。
BERT提出之后，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的11个方向大幅刷新了精度，可以说是近年来自残差网络最优突破性的一项技术了。BERT的主要特点以下几点：
使用了Transformer作为算法的主要框架，Trabsformer能更彻底的捕捉语句中的双向关系；
使用了Mask Language Model(MLM)和 Next Sentence Prediction(NSP) 的多任务训练目标；
使用更强大的机器训练更大规模的数据，使BERT的结果达到了全新的高度，并且Google开源了BERT模型，用户可以直接使用BERT作为Word2Vec的转换矩阵并高效的将其应用到自己的任务中。
BERT的本质上是通过在海量的语料的基础上运行自监督学习方法为单词学习一个好的特征表示，所谓自监督学习是指在没有人工标注的数据上运行的监督学习。在以后特定的NLP任务中，我们可以直接使用BERT的特征表示作为该任务的词嵌入特征。所以BERT提供的是一个供其它任务迁移学习的模型，该模型可以根据任务微调或者固定之后作为特征提取器。
模型结构： 由于模型的构成元素Transformer已经解析过，就不多说了，BERT模型的结构如下图最左：
对比OpenAI GPT(Generative pre-trained transformer)，BERT是双向的Transformer block连接；就像单向rnn和双向rnn的区别，直觉上来讲效果会好一些。
优点： BERT是截至2018年10月的最新state of the art模型，通过预训练和精调横扫了11项NLP任务，这首先就是最大的优点了。而且它还用的是Transformer，也就是相对rnn更加高效、能捕捉更长距离的依赖。对比起之前的预训练模型，它捕捉到的是真正意义上的bidirectional context信息。
缺点： MLM预训练时的mask问题
[MASK]标记在实际预测中不会出现，训练时用过多[MASK]影响模型表现
每个batch只有15%的token被预测，所以BERT收敛得比left-to-right模型要慢（它们会预测每个token）
BERT火得一塌糊涂不是没有原因的：
使用Transformer的结构将已经走向瓶颈期的Word2Vec带向了一个新的方向，并再一次炒火了《Attention is All you Need》这篇论文；
11个NLP任务的精度大幅提升足以震惊整个深度学习领域；
无私的开源了多种语言的源码和模型，具有非常高的商业价值。
迁移学习又一次胜利，而且这次是在NLP领域的大胜，狂胜。
BERT算法还有很大的优化空间，例如我们在Transformer中讲的如何让模型有捕捉Token序列关系的能力，而不是简单依靠位置嵌入。BERT的训练在目前的计算资源下很难完成，论文中说的训练需要在64块TPU芯片上训练4天完成，而一块TPU的速度约是目前主流GPU的7-8倍。
在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如 Excel 里的数据）。但是网络中大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、、音频、视频…
在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有和视频占用的空间大，但是他的信息量是最大的。
为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用 NLP 技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。
每种动物都有自己的语言，机器也是！
自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。
人类通过语言来交流，狗通过汪汪叫来交流。机器也有自己的交流方式，那就是数字信息。
不同的语言之间是无法沟通的，比如说人类就无法听懂狗叫，甚至不同语言的人类之间都无法直接交流，需要翻译才能交流。
而计算机更是如此，为了让计算机之间互相交流，人们让所有计算机都遵守一些规则，计算机的这些规则就是计算机之间的语言。
既然不同人类语言之间可以有翻译，那么人类和机器之间是否可以通过“翻译”的方式来直接交流呢？
NLP 就是人类和机器之间沟通的桥梁！
为什么是“自然语言”处理？
自然语言就是大家平时在生活中常用的表达方式，大家平时说的「讲人话」就是这个意思。
NLP 有2个核心的任务：
自然语言理解就是希望机器像人一样，具备正常人的语言理解能力，由于自然语言在理解上有很多难点(下面详细说明)，所以 NLU 是至今还远不如人类的表现。
自然语言理解的5个难点：
想要深入了解NLU，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言理解-NLU（基本概念+实际应用+3种实现方式）》
NLG 是为了跨越人类和机器之间的沟通鸿沟，将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式，如文章、报告等。
NLG 的6个步骤：
想要深入了解NLG，可以看看这篇文章《一文看懂自然语言生成 – NLG（6个实现步骤+3个典型应用）》
情感 分析
互联网上有大量的文本信息，这些信息想要表达的内容是五花八门的，但是他们抒发的 情感 是一致的：正面/积极的 – 负面/消极的。
通过 情感 分析，可以快速了解用户的舆情情况。
聊天机器人
过去只有 Siri、小冰这些机器人，大家使用的动力并不强，只是当做一个 娱乐 的方式。但是最近几年智能音箱的快速发展让大家感受到了聊天机器人的价值。
而且未来随着智能家居，智能 汽车 的发展，聊天机器人会有更大的使用价值。
语音识别
语音识别已经成为了全民级的引用，微信里可以语音转文字， 汽车 中使用导航可以直接说目的地，老年人使用输入法也可以直接语音而不用学习拼音…
机器翻译
目前的机器翻译准确率已经很高了，大家使用 Google 翻译完全可以看懂文章的大意。传统的人肉翻译未来很可能会失业。
NLP 可以使用传统的机器学习方法来处理，也可以使用深度学习的方法来处理。2 种不同的途径也对应着不同的处理步骤。详情如下：
方式 1：传统机器学习的 NLP 流程
方式 2：深度学习的 NLP 流程
英文 NLP 语料预处理的 6 个步骤
中文 NLP 语料预处理的 4 个步骤
自然语言处理（NLP）就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。
NLP的2个核心任务：
NLP 的5个难点：
NLP 的4个典型应用：
NLP 的6个实现步骤：
版本
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。
维基百科版本
自然语言处理（NLP）是计算机科学，信息工程和人工智能的子领域，涉及计算机与人类（自然）语言之间的交互，特别是如何对计算机进行编程以处理和分析大量自然语言数据。自然语言处理中的挑战通常涉及语音识别，自然语言理解和自然语言生成。
自然语言处理（NLP），广义上来讲包括对各种形式的自然语言的处理，即既包括文本，也包括语音。不过，因为对语音的处理涉及信号处理，跟文本处理的感觉不太一样，所以常常把语音单独拿出来说。这样，狭义的 NLP 就单指对文本的处理了。对文本和语音的「处理」，也是一个很广的概念。对文本的处理（即 NLP）包括 parsing、信息提取、情感识别、翻译、生成等等；对语音的处理包括语音识别、说话人识别、情感识别、语种识别、语音合成、语音转换、语音分离、语音增强等等。自然语言处理和语音处理中的各种任务，都要用到机器学习的方法。可以认为这二者是机器学习的应用领域。一般说「研究机器学习」，可以指研究机器学习的方法与理论本身，也可以指研究机器学习的应用。无论从事自然语言处理、语音处理、机器学习中的哪一个领域，都要会编程。但是醉翁之意不在酒，这些领域中的编程更多地是利用已有的算法和模块实现自己的目的，而不是从头去实现算法。所以 ACM（主要锻炼高效算法的实现）、并行结构之类的知识都不是所有人都必需的，而是要看你做的具体任务。另外，这些领域都需要线性代数、微积分、概率论这几种基础数学知识。做自然语言处理和语音处理都还需要少量的语言学知识；做语音处理还需要少量信号处理知识。
本文整理自网络，主要是对自然语言处理能发展和落地的方向进行总结，也算是对自然语言处理常见任务的总结。
NLP的四大任务如下：
序列标注（Sequence labeling）是我们在解决NLP问题时经常遇到的基本问题之一。在序列标注中，我们想对一个序列的每一个元素标注一个标签。一般来说，一个序列指的是一个句子，而一个元素指的是句子中的一个词。比如信息提取问题可以认为是一个序列标注问题，如提取出会议时间、地点等。
序列标注一般可以分为两类：
命名实体识别（Named entity recognition， NER）是信息提取问题的一个子任务，需要将元素进行定位和分类，如人名、组织名、地点、时间、质量等。
举个NER和联合标注的例子。一个句子为：Yesterday , George Bush gave a speech 其中包括一个命名实体：George Bush。我们希望将标签“人名”标注到整个短语“George Bush”中，而不是将两个词分别标注。这就是联合标注。
11 BIO标注
解决联合标注问题最简单的方法，就是将其转化为原始标注问题。标准做法就是使用BIO标注。
BIO标注：将每个元素标注为“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的开头，“I-X”表示此元素所在的片段属于X类型并且此元素在此片段的中间位置，“O”表示不属于任何类型。
比如，我们将 X 表示为名词短语（Noun Phrase, NP），则BIO的三个标记为：
因此可以将一段话划分为如下结果：
我们可以进一步将BIO应用到NER中，来定义所有的命名实体（人名、组织名、地点、时间等），那么我们会有许多 B 和 I 的类别，如 B-PERS、I-PERS、B-ORG、I-ORG等。然后可以得到以下结果：
[上传失败(image-b1cfb3-1609330627120)]
12 序列标注常用模型
选择双向LSTM的原因是：当前词的tag和前后文都有关。
13 序列标注具体任务
（1）分词
（2）词性标注（Part-of-Speech tagging ，POS tagging)
（3）命名实体标注（name entity recognition, NER）
21 分类的具体任务
（1）文本分类、情感分类
31 具体任务
（1）句法分析、蕴含关系判断（entailment）
这类任务一般直接面向普通用户，提供自然语言处理产品服务的系统级任务，会用到多个层面的自然语言处理技术。
41 具体任务
（1）机器翻译（Machine Translation，MT）
Encoder-Decoder的最经典应用，事实上这一结构就是在机器翻译领域最先提出的。
（2）文本摘要、总结（Text summarization/Simplication）
输入是一段文本序列，输出是这段文本序列的摘要序列。
（3）阅读理解（Reading Comprehension）
将输入的文章和问题分别编码，再对其进行解码得到问题的答案。
（4）语音识别
输入是语音信号序列，输出是文字序列。
（5）对话系统（Dialogue Systerm）
输入的是一句话，输出是对这句话的回答。
（6）问答系统（Question-Answering Systerm）
针对用户提出的问题，系统给出相应的答案。
（7）自动文章分级（Automatic Essay Grading）
给定一篇文章，对文章的质量进行打分或分级。
1 词法分析（Lexical Analysis）：对自然语言进行词汇层面的分析，是NLP基础性工作
2 句子分析（Sentence Analysis）：对自然语言进行句子层面的分析，包括句法分析和其他句子级别的分析任务
3 语义分析（Semantic Analysis）：对给定文本进行分析和理解，形成能勾够表达语义的形式化表示或分布式表示
4 信息抽取（Information Extraction）：从无结构文本中抽取结构化的信息
5 顶层任务（High-level Tasks）：直接面向普通用户，提供自然语言处理产品服务的系统级任务，会用到多个层面的自然语言处理技术
1序列标注中的BIO标注介绍，地址： https://blogcsdnnet/HappyRocking/article/details/79716212
2 http://nlpersblogspotcomau/2006/11/getting-started-in-sequence-labelinghtml
3NLP 四大任务，地址： https://wwwdazhuanlancom/2019/08/21/5d5ca1e2826b9/
4NLP基本任务，地址： https://blogcsdnnet/lz_peter/article/details/81588430
5微信研究员解析深度学习在NLP中的发展和应用，地址： https://educsdnnet/course/play/8673
6从Word Embedding到Bert模型—自然语言处理中的预训练技术发展史 - 张俊林的文章 - 知乎 https://zhuanlanzhihucom/p/49271699
NLP是人工智能的一个子领域，作为AI产品经理，我们至少要知道NLP是什么，它能做什么事，这样我们就能获得一种解决问题的思维，将遇到的问题和方法连接起来。接下来我从“NLP是什么、能做什么、目前遇到的难题”三个方面来简单介绍下NLP。
一．什么是NLP
NLP，中文叫自然语言处理，简单来说，是一门让计算机理解、分析以及生成自然语言的学科，大概的研究过程是：研制出可以表示语言能力的模型——提出各种方法来不断提高语言模型的能力——根据语言模型来设计各种应用系统——不断地完善语言模型。
NLP理解自然语言目前有两种处理方式：
1基于规则来理解自然语言，即通过制定一些系列的规则来设计一个程序，然后通过这个程序来解决自然语言问题。输入是规则，输出是程序；
2基于统计机器学习来理解自然语言，即用大量的数据通过机器学习算法来训练一个模型，然后通过这个模型来解决自然语言问题。输入是数据和想要的结果，输出是模型。
接下来简单介绍NLP常见的任务或应用。
二．NLP能做什么：
1分词
中文可以分为字、词、短语、句子、段落、文档这几个层面，如果要表达一个意思，很多时候通过一个字是无法表达的一个含义的，至少一个词才能更好表达一个含义，所以一般情况是以“词”为基本单位，用“词”组合来表示“短语、、句子、段落、文档”，至于计算机的输入是短语或句子或段落还是文档就要看具体的场景。由于中文不像英文那样词与词之间用空格隔开，计算机无法用区分一个文本有哪些词，所以要进行分词。目前分词常用的方法有两种：
（1）基于规则：Heuristic（启发式）、关键字表
（2）基于机器学习/统计方法：HMM（隐马尔科夫模型）、CRF（条件随机场）
（注：在这里就不具体介绍方法的原理和实现过程了，大家感兴趣，可以自行百度了解）
现状分词这项技术非常成熟了，分词的准确率已经达到了可用的程度，也有很多第三方的库供我们使用，比如jieba，所以一般在实际运用中我们会采用“jieba+自定义词典”的方式进行分词。
2词编码
现在把“我喜欢你”这个文本通过分词分成“我”、“喜欢”、“你”三个词，此时把这三词作为计算机的输入，计算机是无法理解的，所以我们把这些词转换成计算机能理解的方式，即词编码，现在普遍是将词表示为词向量，来作为机器学习的输入和表示空间。目前有两种表示空间：
（1）离散表示：
AOne-hot表示
假设我们的语料库是：
我喜欢你你对我有感觉吗
词典{“我”：1，“喜欢”：2，“你”:3,“对“：4，“有”：5，“感觉”：6，“吗”：7} 。一共有七个维度。
所以用One-hot表示：
“我” ：[1, 0, 0, 0, 0, 0, 0]
“喜欢”：[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0]
········
“吗” ：[0, 0, 0, 0, 0, 0, 1]
即一个词用一个维度表示
Bbag of word：即将所有词的向量直接加和作为一个文档的向量。
所以“我 喜欢 你”就表示为：“[1, 1, 1, 0, 0, 0, 0]”。
C Bi-gram和N-gram（语言模型）：考虑了词的顺序，用词组合表示一个词向量。
这三种方式背后的思想是：不同的词都代表着不同的维度，即一个“单位”（词或词组合等）为一个维度。
（2）分布式表示：word2vec，表示一个共现矩阵向量。其背后的思想是“一个词可以用其附近的词来表示”。
离散式或分布式的表示空间都有它们各自的优缺点，感兴趣的读者可以自行查资料了解，在这里不阐述了。这里有一个问题，当语料库越大时，包含的词就越多，那词向量的维度就越大，这样在空间储存和计算量都会指数增大，所以工程师在处理词向量时，一般都会进行降维，降维就意味着部分信息会丢失，从而影响最终的效果，所以作为产品经理，跟进项目开发时，也需要了解工程师降维的合理性。
3自动文摘
自动文摘是指在原始文本中自动摘要出关键的文本或知识。为什么需要自动文摘？有两个主要的原因：（1）信息过载，我们需要在大量的文本中抽出最有用、最有价值的文本；（2）人工摘要的成本非常高。目前自动文摘有两种解决思路：第一种是extractive（抽取式），从原始文本中找到一些关键的句子，组成一篇摘要；另一种方式是abstractive（摘要式），计算机先理解原始文本的内容，再用自己的意思将其表达出来。自动文摘技术目前在新闻领域运用的最广，在信息过载的时代，用该技术帮助用户用最短的时间了解最多、最有价值的新闻。此外，如何在非结构的数据中提取结构化的知识也将是问答机器人的一大方向。
4实体识别
实体识别是指在一个文本中，识别出具体特定类别的实体，例如人名、地名、数值、专有名词等。它在信息检索、自动问答、知识图谱等领域运用的比较多。实体识别的目的就是告诉计算机这个词是属于某类实体，有助于识别出用户意图。比如百度的知识图谱：
“周星驰多大了”识别出的实体是“周星驰”（明星实体），关系是“年龄”，搜索系统可以知道用户提问的是某个明星的年龄，然后结合数据“周星驰 出生时间 1962年6月22日”以及当前日期来推算出周星驰的年龄，并把结果直接把这个结果显示给用户，而不是显示候选答案的链接。
此外，NLP常见的任务还有：主题识别、机器翻译、文本分类、文本生成、情感分析、关键字提取、文本相似度等，以后有时间再为大家做简单介绍。
三．NLP目前存在的难点
1语言不规范，灵活性高
自然语言并不规范，虽然可以找一些基本规则，但是自然语言太灵活了，同一个意思可以用多种方式来表达，不管是基于规则来理解自然语言还是通过机器学习来学习数据内在的特征都显得比较困难。
2错别字
在处理文本时，我们会发现有大量的错别字，怎么样让计算机理解这些错别字想表达的真正含义，也是NLP的一大难点
3新词
我们处在互联网高速发展的时代，网上每天都会产生大量的新词，我们如何快速地发现这些新词，并让计算机理解也是NLP的难点
4用词向量来表示词依然存在不足
上述，我们讲到，我们是通过词向量来让计算机理解词，但是词向量所表示的空间，它是离散，而不是连续，比如表示一些正面的词：好，很好，棒，厉害等，在“好”到“很好”的词向量空间中，你是不能找到一些词，从“好”连续到“很好”，所以它是离散、不连续的，不连续最大的问题就是不可导计算机是处理可导的函数非常容易，不可导的话，计算量就上来了。当然现在也有一些算法是计算词向量做了连续近似化，但这肯定伴随着信息的损失。总之，词向量并不是最好的表示词的方式，需要一种更好的数学语言来表示词，当然可能我们人类的自然语言本身就是不连续的，或者人类无法创建出“连续”的自然语言。
小结：通过上述的内容，我们已经大概知道了“NLP是什么、能做什么以及目前存在的难题”。作为人工智能产品经理，了解NLP技术能够提高我们自己的技术理解力，在理解行业需求、推进项目开展都有非常大的帮助，其实这可以让我们获得是一种连接能力，将需求与工程师连接起来，将问题与解决方案连接起来。虽然NLP等人工智能技术存在很多不足，但我们需要调整好自己的心态，人工智能应用化才刚刚开始，必然是不够完美的，不要成为批判者，而是成为人工智能时代的推进者。
nt-sizf@�2W��
AI关键词传统与智械篇
Artificial Intelligence (AI) —— 人工智能
Machine Learning —— 机器学习
Neural Network —— 神经网络
Deep Learning —— 深度学习
Data Mining —— 数据挖掘
Natural Language Processing (NLP) —— 自然语言处理
Robotics —— 机器人技术
Automation —— 自动化
Internet of Things (IoT) —— 物联网
Big Data Analytics —— 大数据分析
Cloud Computing —— 云计算
Virtual Reality (VR) —— 虚拟现实
Augmented Reality (AR) —— 增强现实
Smart Home —— 智能家居
Autonomous Vehicles —— 自动驾驶车辆
Facial Recognition —— 人脸识别
Voice Assistant —— 语音助手
Chatbot —— 聊天机器人
Recommendation System —— 推荐系统
Cybersecurity —— 网络安全
Blockchain Technology —— 区块链技术
Computer Vision —— 计算机视觉
Natural Language Generation (NLG) —— 自然语言生成
Smart Grid —— 智能电网
Biometrics —— 生物识别
Precision Agriculture —— 精准农业
Smart City —— 智能城市
Drone Technology —— 无人机技术
Wearable Devices —— 可穿戴设备
Smart Healthcare —— 智能医疗
Robotic Process Automation (RPA) —— 机器人流程自动化
Cognitive Computing —— 认知计算
Self-driving Cars —— 自动驾驶汽车
Machine Vision —— 机器视觉
Predictive Analytics —— 预测分析
Smart Manufacturing —— 智能制造
Emotion Recognition —— 情感识别
Virtual Assistant —— 虚拟助手
Machine Translation —— 机器翻译
Autonomous Robots —— 自主机器人
Smart Transportation —— 智能交通
Reinforcement Learning —— 强化学习
Smart Energy Management —— 智能能源管理
Humanoid Robots —— 人形机器人
Automated Trading Systems —— 自动化交易系统
Precision Medicine —— 精准医学
Smart Retail —— 智能零售
Industrial Internet of Things (IIoT) —— 工业物联网
Intelligent Tutoring Systems —— 智能辅导系统
Sentiment Analysis —— 情感分析
Smart Agriculture —— 智能农业
Autonomous Drones —— 自主无人机
Machine Perception —— 机器感知
Smart Security Systems —— 智能安防系统
Knowledge Graph —— 知识图谱
Ambient Intelligence —— 环境智能
Smart Financial Technology —— 智能金融科技
Smart Waste Management —— 智能垃圾管理
Quantum Computing —— 量子计算
欢迎分享，转载请注明来源：浪漫分享网
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