自然语言处理
从现在开始，我们的计算机可以听我们说的话并看到我们看到的内容。但是我们想要更多。我们更喜欢与计算机进行交互，使用自然语言进行交流，这是自然语言处理的目的。现在，自然语言处理已用于机器翻译，信息检索和对话系统中。
- 机器翻译：主要包括机器同声翻译。
- 信息检索：例如，当我告诉计算机我要寻找的内容时，它可以为我搜索相关的内容。
- 智能客服：我们通过语音与计算机互动，并让计算机回答我们的问题。
自然语言处理不是那么简单。我们必须解决以下问题。第一个是语言的歧义，有时可以用两种或多种可能的含义或方式来理解一个句子。例如，“I went to the bank.” ， bank 可以是存放金钱的地方，也可以是河岸。
另外，我们需要解决 语言的鲁棒性。 我们经常在日常演讲中说一些错别字，或者说少一些单词，或者说多于原始含义的单词，这会影响语言的健壮性。另外，可能还有其他昵称可能指向同一个人。
另一个是 知识依赖。 我们通常使用知识图来解决知识依赖问题。假设“大鸭梨”（又称大梨）是一种水果，也是北京一家非常有名的烤鸭店的名字。就像“七日游”一样，它可以代表时间，也可以代表酒店的名称。这些都依赖于一些背景知识，我们需要使用知识库或知识图来解决此问题。
另一个是 上下文。 根据对话的上下文，我们可以准确地判断该说些什么。例如，“我想吃大鸭梨”，“大鸭梨”可能代表一种水果。“我们去大鸭梨”，然后“大鸭梨”代表一家餐馆。在不同的对话中，不同的表达方式表现出不同的含义。
总结
在我们转向人工智能的工业应用之前，让我们总结一下在上一部分中学到的知识。我们学习了语音识别。计算机可以听到我们的声音并做出一些响应，例如将我们说的话翻译成文本。然后我们研究了计算机视觉，计算机可以通过查看图像来识别图像中的某些对象，并且还可以跟踪连续图像中对象的变化，这些是计算机解决的一些热门话题。最后，我们了解了自然语言处理，也就是说，计算机不仅需要听我们说的话，他们还可以理解我的话，然后他们才能给我们一些反馈。
