智能语音机器人中的NLP技术是什么?

在 AI 时代,我们希望计算机能够拥有视觉、听觉、行动以及语言的智能,而相对于听和看以及行动,语言是我们人类区别于其他动物的最重要特征之一。因此我们对于语言的理解和处理,变得尤为重要。

于是,在人工智能时代,便衍生出了一项新的技术,自然语言处理技术(NLP)。

一、NLP是什么?

Nature Language Processing(简称NLP)即自然语言处理,是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。它是计算机,是计算机科学领域的一个重要方向,也是人工智能的一个子领域。

NLP 的目标是让机器在理解语言上像人类一样智能,最终弥补人类交流(自然语言)和计算机理解(机器语言)之间的差距。

一般来说,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。

二、为什么需要NLP?

有了 NLP,才有可能完成自动语音、自动文本编写这样的任务,这一技术在智能语音机器人上尤为重要。

中科智能语音机器人就是基于这种自然语言理解的语言分析技术,实现自动文本规范化、分词、词性标注、语义消歧、发音标注等,消除自然语言的不确定性,为合成自然流畅语音提供保障,实现智能对话和智慧学习。

三、NLP的作用?

内容分类。基于语言的文档摘要,包括搜索和索引,

内容警报和重复检测。

主题发现和建模。准确捕获文本集合中的含义和主题,并将高级分析应用于文本,如优化和预测。

上下文提取。自动从基于文本的源中提取结构化信息。

情绪分析。识别大量文本中的情绪或主观意见,包括平均情绪和意见挖掘。

语音到文本和文本到语音转换。将语音命令转换为书面文本,反之亦然。

文件摘要。自动生成大型文本的概要。

机器翻译。自动将文本或语音从一种语言翻译成另一种语言。

四、NLP的应用场景

目前自然语言处理技术在行业中的应用已经非常广泛,包括电商、翻译、金融、智能硬件、医疗、旅行、住宿等各个行业,应用场景涵盖语音分析、文本分析、情感分析、意图分析、图形和图像识别、互动语音回复、光符识别等,已经应用于公有云、私有云和混合云之上,IT 和电信商、医疗、零售、银行等都是自然语言处理技术的终端用户。

中科智能语音机器人相比于其他电话机器人,除了对于关键词的识别能力,还通过NLP技术的应用拓展了用户意图的识别能力。

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