靈玖軟體NLPIR大資料技術深度挖掘中文自然語言

　　自然語言處理技術是所有與自然語言的計算機處理有關的技術的統稱，其目的是使計算機理解和接受人類用自然語言輸入的指令，完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能。自然語言處理技術的研究，可以豐富計算機知識處理的研究內容，推動人工智慧技術的發展。自然語言處理中的主要任務  ：

　　1. 詞性標註與(中文)分詞：詞性標註是自然語言處理中最基礎的研究領域之一。分詞則是中文自然語言處理裡的重要任務。當前詞性標註任務已經較為成熟，發展空間已經不是很大，而中文分詞則基本不被外國高校所關注。  

　　2. 語法解析：語法解析長久以來是自然語言理解的核心方法，旨在透過解析語言的語法結構來理解語義。語法解析的研究已持續數十年，做出突破難度較大，國內高校對於這一方向的努力一直不是很多。如何科學地把語法解析結果應用在其它任務中，是當前NLP和計算語言學領域所有研究者共同感興趣的話題。

　　3. 語言模型：語言模型的基本任務是透過上文預測下文。預測準確率越高，語言模型效能越好，標誌著模型對於該語言的學習/擬合能力越強。從應用的角度上說，有利於文字表示學習的效能。 

　　4. 資訊檢索：資訊檢索包括文字檢索和多媒體檢索，是搜尋引擎的核心技術，也是自然語言處理領域的重要應用。NLP領域關注的資訊檢索主要是透過短文字檢索長文件的任務，也有透過文字檢索圖片的任務。資訊檢索目前主要關注的問題是搜尋結果的排序和個性化推薦。  

　　5. 資訊抽取：資訊抽取旨在從非結構化的文字資料中抽取結構化的目標資訊。這是一個熱點的任務，但是當前模型大多隻能進行單一任務的資訊抽取，效果也不是特別好。因此將來一段時間，資訊抽取還會是一個熱門話題。該任務也是其它行業對人工智慧最熱切的期待之一。行業外的人經常問自然語言處理能不能做這個做那個，大多數是在問能不能從非結構化的海量文字中提取特定的某些資訊。

　　6. 語義表示：語義表示是當前諸多NLP任務的基礎之一，目標是將字，詞，句，文章的語義表示在合適的向量空間中，以此為基礎提高各項任務中模型的效能。隨著機器學習的發展，語義表示已成為自然語言處理的一大核心。尤其最近深度學習很火，這一領域也是火得不行。  

　　7. 文字分類：文字分類旨在將不同的文字進行分類，以進行進一步的處理。例如百度曾透過文字分類結果作為廣告推薦的依據。目前大多數關於文字分類的研究主要目的是證明文字表示模型的優越性。  

　　8. 機器翻譯：有關機器翻譯這一任務的研究已延續數十年。與詞性標註，語法解析任務不同，機器翻譯模型的效能依然不夠強。當前流行的方法是應用深度學習實現高效能的機器翻譯。  

　　9. 對話系統：對話系統的目標是實現能和人類對話的機器人，這是一個難以實現，難以評測的任務。近年來學術界和工業界對深度學習在對話系統中的應用很感興趣。該任務會一直是一個熱門話題。 

　　10.  問答系統：問答系統可以說是一個簡單版的對話系統，通常是在進行關於特定領域內知識的問答。近年來也有人提出閱讀理解式的問答(類似高考英語閱讀理解)，以及關於給定影像進行問答的任務。問答系統比對話系統更容易實現和評測，但也存在問答系統面臨的諸多問題。  

　　11.  情感計算：情感計算旨在分析社交網路發言、電商平臺評論等文字的情感傾向，有較為廣闊的應用前景，也受到了廣泛關注。目前的情感計算主要是建立在強大的語義表示模型上。

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　　隨著資訊科技在我國社會生活各個領域應用的深入 ,中文資訊處理正在成為人們工作和生活中不可或缺的手段，中文資訊處理將具有更加廣闊的市場。