不属于内容分析特点的是

不属于内容分析特点的是定量性。

定量性并不是内容分析的特点之一。内容分析是一种定性研究方法，旨在对文本、语言、图像等素材进行深入、全面的分析和解读，揭示潜在的含义和内涵，以从中获得洞见和理解。与定量研究方法相比，内容分析的主要特点是主观性、灵活性及解释性。

内容分析的研究结果通常不是定量积累的数据，而是对素材的深入、全面的理解和解释。内容分析的特点在于深入、全面、系统、客观及解释性，这些特点使它成为了各个领域研究人员非常喜欢的一种方法，用于研究各类文本和语言，包括新闻报道、政治宣传、文学作品等。

内容分析的特点

1、深入性：内容分析强调对素材的深入分析和解读，通过系统地分类编码、内容分析、语义分析、情感分析等方法，揭示出素材中所包含的潜在的意义和内涵。通过这些深入的研究方法，研究者可以深入理解和解读素材，了解素材背后的价值观念和信息。

2、全面性：内容分析不仅仅关注素材的表面现象，还着重考察素材涵盖的内容范围，包括文本的结构、语言的语调、图像的色彩等因素。通过全面性的分析，研究者能够获得更加全面的信息和洞见。

3、客观性：为了达到客观性的目标，研究者需要尽可能避免主观性、个人偏见及其他误解和失误，同时需要采用透明、规范的研究方法和程序，以提高研究结果的可信度和可靠度。通过保持客观性，研究者可以更加准确地分析和解读素材，避免出现主观偏见。

4、灵活性：研究者可以根据研究目标灵活运用内容分析的不同方法，包括定性、定量、分类编码、内容分析、语义分析、情感分析等。不同的方法有不同的适用范围和研究目标，灵活选择方法可以使研究更具深度和广度。

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yoram数字素养框架中社会情感的含义介绍如下：

数字素养的概念源于上世纪30年代的计算机和信息技术的发展,包括使用电子邮件、浏览网站和使用基本办公软件等技能。

数字素养是指获得工作场所和社会生活各个方面的全部精致能力，个人需要领会全部技术潜力，学会运用能力，批判精神与判断能力”。

内容

以色列学者Yoram Eshet Alkalia根据多年研究和工作经验，在分析了相关文献并开展试点研究之后，提出了数字素养概念的五个框架：

(1)一图像素养，指的是学会理解视觉图形信息的能力。因为数字环境已经从原来基于文本的句法环境演变为基于图形的语义环境，所以我们必须掌握“用视觉思考”的认知技能，最终做到本能、无误地“解读”和理解以视觉图形形式呈现的信息。最有代表性的是“用户界面”和现代计算机游戏。

(2)再创造素养，指的是创造性“复制”能力。也就是说，通过整合各种媒体(文本、图像和声音)的现有的、相互独立的信息，赋予新的意义，从而培养能进行合成和多维思考的能力。

(3)分支素养，指的是驾驭超媒体素养技能。现代超媒体的非线性特征使我们能用新的思维方式思考。因此，我们应该学会运用非线性的信息搜索策略，并通过同样的方式从貌似不相干的零碎信息中建构知识。

也就是说，在超媒体的空间，虽然寻找到所需信息的线路可能会非常复杂，但我们不但要清楚目的，不迷失方向，而且还要能在各种复杂的知识领域之中“游刃有余”。

(4)信息素养，指的是辨别信息适用性的能力。在信息剧增时代，我们不但要学会搜索所需的信息，而且要学会去伪存真，数字环境下的每一项工作都与这种素养有关。换言之，信息素养并不仅仅指搜索信息，我们还要学会批判性思考。这是任何学习环境都必须掌握的技能，但在数字学习环境显得更加重要。

(5)社会一情感素养，我们不但要学会共享知识，而且要能以数字化的交流形式进行情感交流，识别虚拟空间里各式各样的人，避免掉进互联网上的陷阱。Yoram Eshet—Alkalai认为这是所有技能中最高级、最复杂的素养。

按照以上的观点，我们可以认为，所谓数字素养，就是指在数字环境下利用一定的信息技术手段和方法，能够快速有效地发现并获取信息、评价信息、整合信息、交流信息的综合科学技能与文化素养。

现在不同的舆情分析系统都会有自己特定的判断方式，也就是不同程序员在设计系统程序上对词语的情感判断是不同的，举个例子：

上图是清博舆情系统根据监测词“南宁”监测到的负面信息，点开信息内容来看，实际并没有负面的新闻

但从题目来看，可以看到“传销”、“警惕”这样的词在该舆情系统里是被定性为负面的

现在大多数舆情系统对于信息的情感判断不会准确到以人的情感标准为准，因为中国词语语义之大之广，程序员在设计系统时也不是能全部涵盖到，但如果像类似这样的信息个人认为还是算准确的

从三个方向去预测大数据发展的未来趋势

技术的发展，让这个世界每天都在源源不断地产生数据，随着大数据概念被提出，这个技术逐渐发展成为一个行业，并被不断看好。那么大数据行业的未来发展如何？三个方向预测大数据技术发展未来趋势：

(一)社交网络和物联网技术拓展了数据采集技术渠道

经过行业信息化建设，医疗、交通、金融等领域已经积累了许多内部数据，构成大数据资源的“存量”;而移动互联网和物联网的发展，大大丰富了大数据的采集渠道，来自外部社交网络、可穿戴设备、车联网、物联网及政府公开信息平台的数据将成为大数据增量数据资源的主体。当前，移动互联网的深度普及，为大数据应用提供了丰富的数据源。

另外，快速发展的物联网，也将成为越来越重要的大数据资源提供者。相对于现有互联网数据杂乱无章和价值密度低的特点，通过可穿戴、车联网等多种数据采集终端，定向采集的数据资源更具利用价值。例如，智能化的可穿戴设备经过几年的发展，智能手环、腕带、手表等可穿戴正在走向成熟，智能钥匙扣、自行车、筷子等设备层出穷，国外 Intel、Google、Facebook，国内百度、京东、小米等有所布局。

企业内部数据仍是大数据主要来源，但对外部数据的需求日益强烈。当前，有 32%的企业通过外部购买所获得的数据;只有18%的企业使用政府开放数据。如何促进大数据资源建设，提高数据质量，推动跨界融合流通，是推动大数据应用进一步发展的关键问题之一。

总体来看，各行业都在致力于在用好存量资源的基础之上，积极拓展新兴数据收集的技术渠道，开发增量资源。社交媒体、物联网等大大丰富了数据采集的潜在渠道，理论上，数据获取将变得越来越容易。

(二) 分布式存储和计算技术夯实了大数据处理的技术基础

大数据存储和计算技术是整个大数据系统的基础。

在存储方面，2000 年左右谷歌等提出的文件系统(GFS)、以及随后的 Hadoop 的分布式文件系统 HDFS(Hadoop Distributed File System)奠定了大数据存储技术的基础。

与传统系统相比，GFS/HDFS 将计算和存储节点在物理上结合在一起，从而避免在数据密集计算中易形成的 I/O吞吐量的制约，同时这类分布式存储系统的文件系统也采用了分布式架构，能达到较高的并发访问能力。

在计算方面，谷歌在 2004 年公开的 MapReduce 分布式并行计算技术，是新型分布式计算技术的代表。一个 MapReduce 系统由廉价的通用服务器构成，通过添加服务器节点可线性扩展系统的总处理能力(Scale Out)，在成本和可扩展性上都有巨大的优势。

(三) 深度神经网络等新兴技术开辟大数据分析技术的新时代

大数据数据分析技术，一般分为联机分析处理(OLAP，OnlineAnalytical Processing)和数据挖掘(Data Mining)两大类。

OLAP技术，一般基于用户的一系列假设，在多维数据集上进行交互式的数据集查询、关联等操作(一般使用 SQL 语句)来验证这些假设，代表了演绎推理的思想方法。

数据挖掘技术，一般是在海量数据中主动寻找模型，自动发展隐藏在数据中的模式(Pattern)，代表了归纳的思想方法。

传统的数据挖掘算法主要有：

(1)聚类，又称群分析，是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法，针对数据的相似性和差异性将一组数据分为几个类别。属于同一类别的数据间的相似性很大，但不同类别之间数据的相似性很小，跨类的数据关联性很低。企业通过使用聚类分析算法可以进行客户分群，在不明确客户群行为特征的情况下对客户数据从不同维度进行分群，再对分群客户进行特征提取和分析，从而抓住客户特点推荐相应的产品和服务。

(2)分类，类似于聚类，但是目的不同，分类可以使用聚类预先生成的模型，也可以通过经验数据找出一组数据对象的共同点，将数据划分成不同的类，其目的是通过分类模型将数据项映射到某个给定的类别中，代表算法是CART(分类与回归树)。企业可以将用户、产品、服务等各业务数据进行分类，构建分类模型，再对新的数据进行预测分析，使之归于已有类中。分类算法比较成熟，分类准确率也比较高，对于客户的精准定位、营销和服务有着非常好的预测能力，帮助企业进行决策。

(3)回归，反映了数据的属性值的特征，通过函数表达数据映射的关系来发现属性值之间的一览关系。它可以应用到对数据序列的预测和相关关系的研究中。企业可以利用回归模型对市场销售情况进行分析和预测，及时作出对应策略调整。在风险防范、反欺诈等方面也可以通过回归模型进行预警。

传统的数据方法，不管是传统的 OLAP 技术还是数据挖掘技术，都难以应付大数据的挑战。首先是执行效率低。传统数据挖掘技术都是基于集中式的底层软件架构开发，难以并行化，因而在处理 TB 级以上数据的效率低。其次是数据分析精度难以随着数据量提升而得到改进，特别是难以应对非结构化数据。

在人类全部数字化数据中，仅有非常小的一部分(约占总数据量的 1%)数值型数据得到了深入分析和挖掘(如回归、分类、聚类)，大型互联网企业对网页索引、社交数据等半结构化数据进行了浅层分析(如排序)，占总量近 60%的语音、、视频等非结构化数据还难以进行有效的分析。

所以，大数据分析技术的发展需要在两个方面取得突破，一是对体量庞大的结构化和半结构化数据进行高效率的深度分析，挖掘隐性知识，如从自然语言构成的文本网页中理解和识别语义、情感、意图等;二是对非结构化数据进行分析，将海量复杂多源的语音、图像和视频数据转化为机器可识别的、具有明确语义的信息，进而从中提取有用的知识。

目前来看，以深度神经网络等新兴技术为代表的大数据分析技术已经得到一定发展。

神经网络是一种先进的人工智能技术，具有自身自行处理、分布存储和高度容错等特性，非常适合处理非线性的以及那些以模糊、不完整、不严密的知识或数据，十分适合解决大数据挖掘的问题。

典型的神经网络模型主要分为三大类：第一类是以用于分类预测和模式识别的前馈式神经网络模型，其主要代表为函数型网络、感知机;第二类是用于联想记忆和优化算法的反馈式神经网络模型，以 Hopfield的离散模型和连续模型为代表。第三类是用于聚类的自组织映射方法，以 ART 模型为代表。不过，虽然神经网络有多种模型及算法，但在特定领域的数据挖掘中使用何种模型及算法并没有统一的规则，而且人们很难理解网络的学习及决策过程。

随着互联网与传统行业融合程度日益加深，对于 web 数据的挖掘和分析成为了需求分析和市场预测的重要段。Web 数据挖掘是一项综合性的技术，可以从文档结构和使用集合中发现隐藏的输入到输出的映射过程。

目前研究和应用比较多的是 PageRank 算法。PageRank是Google算法的重要内容，于2001年9月被授予美国专利，以Google创始人之一拉里·佩奇(Larry Page)命名。PageRank 根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量衡量网站的价值。这个概念的灵感，来自于学术研究中的这样一种现象，即一篇论文的被引述的频度越多，一般会判断这篇论文的权威性和质量越高。

需要指出的是，数据挖掘与分析的行业与企业特点强，除了一些最基本的数据分析工具外，目前还缺少针对性的、一般化的建模与分析工具。各个行业与企业需要根据自身业务构建特定数据模型。数据分析模型构建的能力强弱，成为不同企业在大数据竞争中取胜的关键。

整理了各类场景应用中AI算法

一、图像CV

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二、人脸、体态、眼瞳、声音、指纹

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三、视频

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四、ocr文字识别

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五、自然语言NPL

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6、知识图谱

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9、声音

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十、数据挖掘AI硬件

算法类型：包括二分类、多分类和回归，精准营销，表格数据预测，销量预测，交通流量预测，时序预测，大数据，无，机器学习使用手册，机器学习API文档，大数据处理，大数据传输，数据工厂，大数据分析，数据仓库，数据采集与标注，数据采集服务，数据标注服务，AI开发平台，全功能AI开发平台BML，零门槛AI开发平台EasyDL，AI硬件与平台，GPU云服务器，机器人平台，度目视频分析盒子，度目AI镜头模组，度目人脸应用套件，度目人脸抓拍机，人脸识别摄像机，昆仑AI加速卡，智能预测，购车指数，数据科学虚拟机，平台效率，云与AI，抗DDoS，天盾，网站漏洞扫描，网页防篡改，入侵检测防护，弹性云服务器，对象存储服务，云专线（CDA，AI计算机平台—360net深度学习基础模型，AI算法训练适配主流AI框架

十一、其他

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设计海报、画册的时候，该不该给文案末尾加标点

情况根据需要。有的可以加,有的没必要的。例如有些时候需要加感叹号。

工艺美术中的标点符号应用

工艺美术中的标点符号应用

在平时的学习、工作中,大家都写过论文吧,通过论文写作可以提高我们综合运用所学知识的能力。那么你有了解过论文吗下面是我整理的工艺美术中的标点符号应用,欢迎大家借鉴与参考,希望对大家有所帮助。

摘要:

标点符号被人们所熟知,每个标点符号都有它特有的语义,并在现代生活中发挥着越来越重要的作用。探索标点符号作为图形元素与工艺美术的关系,指出标点符号的特性,标点符号形式与意义两者之间的潜在力量,使设计者能更好的运用到作品中。工艺美术应该如何通过标点符号的挖掘和思考,有效地进行视觉与寓意传达是设计者日益关注的焦点。

关键词:

标点符号;工艺美术;图形;语义

本文通过分析、研究标点符号在工艺美术中的运用,希望通过融入标点符号元素,适应现代信息化的需要,使工艺美术也能表情达意。

1、标点符号构成要素特征

标点符号虽由于字体的不同,细节上存在变化,但总体图形特征是固定不变的。标点符号构成的形态要素包含了点、线等方面。其中点的形状不受限制,如句号、逗号、顿号等,多种多样;而点是力的中心,是焦点所在,极具有视觉张力和美感,有强烈的装饰效果。线的形态多样,可长可短,可曲可直、可粗可细,可规则可随意;线的不同排列组合产生不同的视觉效果,如书名号、括号等。点、线的排列组合是标点符号形态呈现的关键。而工艺美术是通过点、线、面等基本造型元素,在造型艺术形式法则下实现造型的。标点符号与工艺美术的构成元素相似,都是以点、线等为基础的,可以将这些元素巧妙的融入到工艺美术设计中去。

2、标点符号功能的拓展与新用

21标点符号在视觉传达设计中的运用

在视觉传达设计中,使用标点符号作为标识的设计元素,在国外标识中应用广泛。标点具有简洁性、认知性、独特性、审美性、文化性、沟通性、共享性等特性,标点运用到设计中,赋予标识同样的特性,标点不仅装饰标识,更提升标识的设计感。标点的排列组合、同构或夸张,使标识趣味创意无限。标点符号作为一种书面语言,具有特殊的含义,在信息传播过程中以最简洁、最直接的方式传达主题,让人们能迅速记忆和辨识标识,达到更好的视觉传达效果。

22标点符号在首饰设计中的运用

以标点符号为元素设计的首饰所占的市场份额较小,多以时尚首饰、商业首饰的风格为主。款式简单,造型简易,单纯直接的运用标点符号的图形。这类型的首饰多使用图形特征特别的标点,如问号、叹号、美元、波浪线、@号等。此类首饰材质上以金属的为主,还有部分使用泛材质。而部分标点首饰在原有的标点符号造型上加以装饰,显得生动有趣。

以标点为元素设计的首饰直接运用标点符号图形,多数以吊坠为主,极少添加装饰效果,空间造型感较弱,多数首饰所表达的内涵空泛,缺少趣味性与想象力,此类首饰一般都只是以单件的形式出现,极少有套件首饰,而且其系列性与品牌性较低。笔者认为这类首饰只能在短暂的时间内被部分年轻消费者所喜爱,以标点为元素设计的首饰还有提升和突破的空间。拓展首饰设计的造型手法,提炼标点符号的语义,并融入首饰中,升华首饰的造型美感,增添首饰的文化价值,才能使其被更多的人所喜爱。

3、标点符号的语义在工艺美术中的应用

中国自古凡事都很讲究意境、内涵,并有器物载道之说。物以载道的现代意义就是用器物来体现一定的文化内涵。标点符号作为一种艺术符号,它的规则含义是其作为艺术符号的审美基础。标点符号所承载的语义内涵,通过工艺美术作品表达出来,而作品又因标点的特性与语义,更具有价值与魅力。如句号、句点语义为圆满、和谐。句号、句点传达出中西交融,传递与交流的含义。圆形的标点元素象征圆满、美好、和气以及圆满的结果。标点符号既富含语义,也富有图形美感,是一种艺术情感流露语言的设计元素。

工艺美术的造型手法多种多样,就标点符号应用于工艺美术的造型手法,其中以图形轮廓、完形立体、排列组合、同构、夸张变形、肌理的运用等造型手法设计的工艺美术作品是较常见的。传统的工艺美术作品多为使用单个造型手法,两个或多个造型手法相结合的方法几乎没有,笔者认为设计者可以从这个方面寻找新的突破口。而标点的语义与工艺美术之间相融合的也较为少见,标点特有的语义可以赋予工艺美术作品新内涵,也可以从单件作品拓展至衍生作品。

4、结语

标点符号简洁直观、易于识别,不分年龄层、文化教育程度,都能清晰直接的领会信息所要传达的意思。标点符号即是一种语言,也是一种图形。标点特有的性质给现代工艺美术带来无限新意。将平衡、参差、疏密以及不规则的标点图形与语义组合,构成美妙的动律和节奏,增添了情趣,丰富了形象的感染力。作为工艺美术工作者应突破局限思维,多方面发掘标点符号与工艺美术之间的联系,将标点符号融入设计中,增加创意与视觉分量,加强作品的生动性与表现力,使工艺美术作品更富有艺术魅力和存在价值。

参考文献:

[1]任赛赛《标点符号作为图形元素在平面设计中的运用》湖北美术学院学报,2007(3)

[2]吴颖《标点符号在视觉传达中的运用研究》湖北工业大学,2012[3]干大川《珠宝首饰设计与加工》化学工业出版社,2005

[4]腾非《灵动的符号———首饰设计实验教程》人民美术出版社,2003

[5]苏宁峰《标点符号作为一种艺术符号的审美性质》厦门教育学院学报,2006(3)

[6]邹宁馨《现代首饰工艺与设计》中国纺织出版社,2005

[7]褚潇《器以载道—试论清代玉器与清代文化》中国地质大学(北京),2006

[8](美)阿恩海姆《艺术与视知觉》四川人民出版社,1998

拓展阅读:

关于工艺美术论文

摘要:

工艺美术是美术中重要的一种,研究工艺美术的性质、特点、发展规律,对于工艺美术的繁荣与发展,具有重要的意义与作用。本文从工艺美术的概念、工艺美术的种类、工艺美术的特征三大理论层面,对工艺美术进行了全面系统、深入细致的解

关键词:

工艺美术;概念;种类;特征

一、工艺美术的概念

工艺美术,又叫“实用工艺”,一般是指“在造型和外观上具有审美价值,与人类的日常生活相关的一类美术品的总称。”

工艺美术受物质材料与生产技术的制约,所以具有技术性与艺术性相结合的性质。

二、工艺美术的种类

工艺美术品种繁多,通常分为三大类:

(一)艺术化的日常生活实用品

所谓“艺术化”的日常生活实用品,指的是经过艺术加工或艺术处理的日常生活实用品,例如绣花枕套,精美的被面、床单、门帘、窗帘,美观的玻璃器皿等。它们多以实用为主,以装饰为辅,即在实用的基础上兼具观赏价值。

(二)民间工艺美术品

这是流传在民间的工艺美术品,一般制作材料比较普通,制作工艺也比较简单,价格也比较便宜,既可以供实用,也可以供观赏。例如竹编器件、草编器件、柳编器件、蜡染织物、泥塑、木雕、剪纸、刺绣、折纸等等。

(三)特种工艺美术品

这是制作材料比较珍贵、制作技术比较复杂、价格也比较昂贵的工艺美术品。例如瓷器、陶器、漆器、玉雕、玉器、景泰蓝器皿、象牙雕刻、金器、银器等等。

三、工艺美术的特征

工艺美术具有自身独有的审美特征,其中主要有以下几点:

(一)实用性

工艺美术的第一大审美特征是它的实用性。所谓“实用”,就是坚固而拥、使用方便、经济适用,兼具美观特点。

(二)造型性

工艺美术作为造型艺术之一种,造型性特征是它的根本属性之一。我国先秦古籍中的科学文献《考工记》中,就强调工艺美术的制作必须“材美工巧”,强调只有优质的材料与精汇成的工艺紧密结合,才能创造出精美的工艺品。例如河北定州出土的金银错工艺品《狩猎放车饰》是汉武帝时代的作品。作为一种金属工艺品,它是用金银丝、片嵌入铜器表面,构成花纹,然后用错石(或磨石)错平磨光而成。它是车子的附件装饰品,其花纹均系与狩猎有关的图像,如猎人骑马、猎犬逐鹿、搭弓射虎等等,光是人禽兽畜就有123个之多。上面镶嵌的金银丝,色彩灿烂,细如毫发,体现出制作工艺的高超。又如玛璃雕《虾盘》,原材料是一块淡青色的玛璃,当中有一处为赭红色。制作者就巧妙地把整块玛璃雕成一个淡青色的盘子,盘子中盛放一只赭红色的大虾。其造型独特,色彩协调,称得上是匠心独运。再如核雕《夜游赤壁》,在果核上雕出苏轼、黄庭坚等人乘舟夜游赤壁的情景,还在舟头刻一条锚链,由40多个小如朱粒、细如发丝的椭圆形小环连结而成,环环相扣,转动自如,可谓巧夺天工。

(三)审美性

工艺美术品作为美术品,审美性特征也是它的题中应有之义。它创造出一种“有意味的形式”,即用线条、色彩、造型、图案、装饰等外部形式,来传达和表现一定的情感、格调、情趣、意味,唤起观赏者的审美快感与审美享受。

(四)民族性

民族性也是工艺美术品固有的审美特征之一。其实,世界上所有国家、所有民族的所有艺术,都以民族性为生命与灵魂。19世纪俄国作家赫尔岑说:“诗人和艺术家们在他们的真正的作品中总是充满民族性的。”法国思想家伏尔泰也说:“谁要是考察一下所有其他各种艺术,他就可以发现每种艺术都具有某种标志着产生这种艺术的国家的特殊气质。”中国工艺美术品的民族性特色十分鲜明,为全世界所瞩目。例如著名的中国瓷器,英文为“caina”,已成为“中国”的同义词,也就是说,在西方人眼中,瓷器即中国,中国即瓷器。

(五)时代性

时代性也是工艺美术品的重要审美特征之一。许多工艺美术品,都表现出特定时代、特定社会的情感和理想。例如我国殷商时期的青铜器,大多都是“饕餮”纹饰,即像牛头、又像虎头,还像某种凶猛的怪兽,更像恐怖狰狞的妖魔鬼怪。它们显示出一种神秘的威力,具有一种狰狞之美。实际上则反映出奴隶社会中奴隶主统治者的权威与秩序。

(六)收藏性

许多工艺美术品,因历史久远而成为文物,具有很高的收藏价值,例如元青花瓷器、汉代漆器等等。

参考文献:

[1]彭吉象著艺术学概论[M]北京:高等教育出版社2002

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同学聚会海报标题需要标点符号吗

不需要。不管是什么海报,在海报的标题中,只需要格式在正中,而且字体比正文字体稍大,是不需要有标点符号的。但是如有特殊情况,也可以用标点符号,例如姓和名之间的隔断号。

1句法语义分析：对于给定的句子，进行分词、词性标记、命名实体识别和链接、句法分析、语义角色识别和多义词消歧。

2信息抽取：从给定文本中抽取重要的信息，比如，时间、地点、人物、事件、原因、结果、数字、日期、货币、专有名词等等。通俗说来，就是要了解谁在什么时候、什么原因、对谁、做了什么事、有什么结果。涉及到实体识别、时间抽取、因果关系抽取等关键技术。

3文本挖掘（或者文本数据挖掘）：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。

4机器翻译：把输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。根据输入媒介不同，可以细分为文本翻译、语音翻译、手语翻译、图形翻译等。机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法，再到今天的基于神经网络（编码-解码）的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。

5信息检索：对大规模的文档进行索引。可简单对文档中的词汇，赋之以不同的权重来建立索引，也可利用1，2，3的技术来建立更加深层的索引。在查询的时候，对输入的查询表达式比如一个检索词或者一个句子进行分析，然后在索引里面查找匹配的候选文档，再根据一个排序机制把候选文档排序，最后输出排序得分最高的文档。

6问答系统： 对一个自然语言表达的问题，由问答系统给出一个精准的答案。需要对自然语言查询语句进行某种程度的语义分析，包括实体链接、关系识别，形成逻辑表达式，然后到知识库中查找可能的候选答案并通过一个排序机制找出最佳的答案。

7对话系统：系统通过一系列的对话，跟用户进行聊天、回答、完成某一项任务。涉及到用户意图理解、通用聊天引擎、问答引擎、对话管理等技术。此外，为了体现上下文相关，要具备多轮对话能力。同时，为了体现个性化，要开发用户画像以及基于用户画像的个性化回复。

随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放异彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。再加上AlphaGo的成功，人工智能的研究和应用变得炙手可热。自然语言处理作为人工智能领域的认知智能，成为目前大家关注的焦点。很多企业都在进入自然语言领域，寄望未来在人工智能方向大展身手。

自然语言处理（简称NLP），是研究计算机处理人类语言的一门技术。