自然语言处理技术瓶颈有哪些特点（自然语言处理的技术路线）

自然语言处理综述

1、自然语言是指人类日常使用的语言，比如：中文、英语、日语等。自然语言灵活多变，是人类社会的重要组成部分，但它却不能被计算机很好地理解。为了实现用自然语言在人与计算机之间进行沟通，自然语言处理诞生了。

2、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处理库为单词序列分配概率的模型就叫做语言模型。

3、计算机视觉、智能语音、自然语言处理是三大主要技术方向，也是中国市场规模最大的三大商业化技术领域。受益于互联网产业发达，积累大量用户数据，国内计算机视觉、语音识别领先全球。

4、如果方向太新还没有相关综述，一般还可以查找该方向发表的最新论文，阅读它们的“相关工作”章节，顺着列出的参考文献，就基本能够了解相关研究脉络了。

5、王灿辉，张敏，马少平，自然语言处理在信息检索中的应用综述。

1、科技说明文《大自然的语言》在语言运用上的最大特点是生动、形象、有趣。这主要体现在第二两个自然段。这两个自然段采用描摹的方法说明一年四季的物候现象，并说明了这些物候现象对农事安排所传递的信息，点明了题意。

2、自然语言特点基于句法—语义规则的理性主义方法受到质疑，随着语料库建设和语料库语言学的崛起，大规模真实文本的处理成为自然语言处理的主要战略目标。自然语言处理中越来越多地使用机器自动学习的方法来获取语言知识。

3、非唯一性、相似性。非唯一性。自然语言理解与不同的人不同的时间不同的地点不同的文化不同的背景有关，是非唯一性。相似性。由于人类处在相似的世界，因此同一句话最终产生的信息具有相似性。

4、自然语言：优点：易于理解；缺点：不能让计算机执行。流程图：优点：自然语言的时（顺）序描述，介于自然语言和程序代码之间；缺点：不依赖于具体计算机CPU。

5、自然语言：特点：用文字叙述的形式式描述集合。适用对象：具有某种特定性质的具体的或抽象的对象汇总而成的集体。描述法：特点：用集合所含元素的共同特征表示集合。适用对象：集合中元素有共同特征。

6、自然语言的共性表现在两个方面———内容普遍性和形式普遍性。人的语言知识包括两部分：一部分是全人类语言所共有的，称为普遍语法；另一部分是各民族语言所特有的，称为个别语法。

1、nlp是自然语言处理。自然语言处理( Natural Language Processing， 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。

2、NLP：abbr.自然语言处理(Natural Language Processing)。自然语言处理（NLP）是一种专业分析人类语言的人工智能。

3、NLP (Natural Language Processing)，自然语言处理，是人工智能（AI）的一个子领域。

4、NLP全称：Neuro-linguistic programming（神经语言程序学）属心理学的一种技术。可用于提升沟通技巧，促进积极心态。NLP的重点：在“解决”，而不是“问题”上。

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。

在自然语言中词与词之间通常是连贯的，而正确划分、界定不同的词语实体是正确理解语言的基础。这个问题对于汉语尤其突出。界定字词边界通常使用的办法是取用能让给定的上下文最为通顺且在方法上无误的一种最佳组合。

多义性：自然语言在表达意思时往往存在歧义和多义性，使得计算机难以准确地理解和解析语言表达的含义。语言差异：不同的语言存在巨大的差异，如语法、语义、习惯用法等，使得自然语言处理技术难以适应各种语言。

自然语言处理的底层任务由易到难大致可以分为词法分析、句法分析和语义分析。分词是词法分析(还包括词性标注和命名实体识别)中最基本的任务，也是众多NLP算法中必不可少的第一步，其切分准确与否往往与整体结果息息相关。

自然语言理解本质是结构预测要搞清楚自然语言理解难在哪儿，先看自然语言理解任务的本质是什么。作为人工智能关注的三大信息类型（语音、视觉、语言）之一，自然语言文本是典型的无结构数据，由语言符号（如汉字）序列构成。

1、在企业的经营中，客服是必不可少的角色，在很大程度上，客服是企业与客户唯一的直接接触通道，客服的价值在于解决用户问题，改善用户体验，提升企业口碑，营销促进交易等等，但传统的客服模式放到如今的互联网时代，短板立现。

2、深度学习智能客服机器人可以从大量未标注数据中进行学习，从数据中自动总结语言规律，能够处理复杂的语言变化，并对复杂的情感进行建模，随着时间的推移，智能客服的将会变得越来越强大和智能。

3、模糊识别，缩略识别，多渠道接入，不断完善自己的知识库，更好的性能提升。机器人基于神经网络和大数据自动进行深度学习，能够提升企业的自动化和智能化，为企业带来收益，帮助人工客服解决绝大部分的无意义的重复劳动。

4、智能客服的应用，让智能客服+人工客服成为了企业的破局之法。

5、在AI人工智能对话中，计算机通过分析用户的输入来理解用户的意图，并生成符合语法和语义逻辑的自然语言回复。这个过程需要利用自然语言处理技术、大规模数据和强大的计算能力。

现代NLP算法是基于机器学习，特别是统计机器学习。机器学习范式是不同于一般之前的尝试语言处理。语言处理任务的实现，通常涉及直接用手的大套规则编码。

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。

机器学习：通过机器学习技术，构建自然语言处理模型，不断优化和拓展模型，提高自然语言处理的准确性和效率。

由于上述的原因，集合率无法很好的描述自然语言，科学家发现通过概率模型可以更好的描述自然语言。