人工智能nlp

❶ AI技术之自然语言处理（NLP）如何应用

按照技术实现难度的不同，这类系统可以分成简单匹配式、模糊匹配式和段落理解式三种类型。简单匹配式辅导答疑系统主要通过简单的关键字匹配技术来实现对学生提出问题与答案库中相关应答条目的匹配，从而做到自动回答问题或进行相关辅导。模糊匹配式辅导答疑系统则在此基础上増加了同义词和反义词的匹配。这样，即使学生所提问题中按原来的关键字在答案库中找不到直接匹配的答案，但是假若与该关键字同义或反义的词能够匹配则仍可在答案库中找到相关的应答条目。段落理解式辅导答疑系统是最理想的、也是真正智能化的辅导答疑系统（简单匹配式和模糊匹配式，严格说只能称之为“自动辅导答疑系统”而非“智能辅导答疑系统”）。但是由于这种系统涉及自然语言的段落理解，对于汉语来说，这种理解涉及自动分词、词性分析、句法分析和语义分析等NLP领域的多种复杂技术，所以实现难度很大。迄今为止，在国内的网络教学中还没有一个实用化的、能真正实现汉语段落理解的智能辅导答疑系统。但是在我国有些大学的人工智能实验室或中文信息处理实验室中，已有少数研究人员正在研发这类系统的实验原型。相信在不久的将来，就会有这一类的实用性智能系统问世。这是优质网络课程的重要研究方向之一。

❷ ai，nlp，cl都是什么鬼

AI是人工智能（复Artificial Intelligence）的英文制缩写，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L (Linguistic) 是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P (Programming) 是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。

❸ 什么是人工智能中的自然语言

自然语言复通常是指一种自然地随制文化演化的语言。例如，英语、汉语、日语为自然语言的例子，而世界语则为人造语言，即是一种为某些特定目的而创造的语言。 不过，有时所有人类使用的语言（包括上述自然地随文化演化的语言，以及人造语言）都会被视为“自然”语言，以相对于如编程语言等为计算机而设的“人造”语言。这一种用法可见于自然语言处理一词中。自然语言是人类交流和思维的主要工具。 自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的，也是各国人表达的方法其中之一。

❹ NLP是属于人工智能深度学习领域的吗

NLP是一个应用领域，当然也是人工智能特别想突破的一个战场
人工智能目前效果最好回的技术是深度学答习，深度学习已经应用在NLP领域了， 但是NLP不属于深度学习领域，
NLP就是NLP，深度学习就是深度学习，一个是领域， 一个是技术
这样说明白了没

❺ 国内有哪些做NLP人工智能的公司

关于NLP这个神经语言程序学，在国内有名气的国际大公司，目前还是非常多的，比如华为、网络、腾讯、阿里、小米等等这些。
当然也有格灵深瞳、商汤科技、海康这些都有涉及到。

❻ NLP是什么

NLP就是从破解成功人士的语言及思维模式入手，独创性地将他们的思维模式进行解码后，发现了人类思想、情绪和行为背后的规律，并将其归结为一套可复制可模仿的程式。

美国科罗拉多政府曾给出了一个贴切的定义：NLP是关于人类行为和沟通程序的一套详细可行的模式。

语言是思维的载体，NLP从语言入手，革命性地将意识与潜意识的研究带到一个全新的高度，更难能可贵的是，它不是一套学者们用来清谈的理论，而是可推及到现实生活各个层面的方法论。

它被誉为现代心理学最具学科综合性，最具神奇效力，也是最具发展前景的应用成果。有人说NLP是成功学，正确的解释是，成功学只是它的冰山一角，它背后有著更深刻的脑神经学及心理学基础。

拓展资料

美国NLP大学目前设置的专业课有：NLP专业执行师国际文凭课程、NLP高级执行师国际文凭课程、NLP导师国际文凭课程，在与教练技术的融合上的系统专业课NLP教练技术文凭课程 。

至于NLP在各个细分领域的专题使用，这样的课程和工作坊就太多了，一般会分为NLP与企业应用，NLP与婚恋关系类，NLP与亲子教育类，NLP与专业治疗与辅导类。就

❼ 数据挖掘，机器学习，自然语言处理这三者是什么关系

数据挖掘，机器学习，自然语言处理三者的关系分析如下：
数据挖掘、机器学习、自然语言处理三者之间既有交集也有不同，彼此之间既有联系和互相运用，也有各自不同的领域和应用。
数据挖掘是一门交叉性很强的学科，可以用到机器学习算法以及传统统计的方法，最终的目的是要从数据中挖掘到需要的知识，从而指导人们的活动。数据挖掘的重点在于应用，用何种算法并不是很重要，关键是能够满足实际应用背景。而机器学习则偏重于算法本身的设计。
机器学习通俗的说就是让机器自己去学习然后通过学习到的知识来指导进一步的判断。用一堆的样本数据来让计算机进行运算，样本数据可以是有类标签并设计惩罚函数，通过不断的迭代，机器就学会了怎样进行分类，使得惩罚最小。然后用学习到的分类规则进行预测等活动。
自然语言处理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。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

❽ nlp是什么意思

有多种意思：
1、nlp（神经语言程序学）
NLP是神经语言程序学 (Neuro-Linguistic Programming) 的英文缩写。在香港，也有意译为身心语法程式学的。N (Neuro) 指的是神经系统，包括大脑和思维过程。L (Linguistic) 是指语言，更准确点说，是指从感觉信号的输入到构成意思的过程。P (Programming) 是指为产生某种后果而要执行的一套具体指令。即指我们思维上及行为上的习惯，就如同电脑中的程序，可以透过更新软件而改变。故此，NLP被解释为研究我们的大脑如何工作的学问。也因此，NLP译为“身心语法程式学”或“神经语言程序学”。
2、nlp（人工智能的自然语言处理）
NLP (Natural Language Processing) 是人工智能（AI）的一个子领域。
自然语言是人类智慧的结晶，自然语言处理是人工智能中最为困难的问题之一，而对自然语言处理的研究也是充满魅力和挑战的。
3、网络自然语言处理部
同义词 nlp（网络自然语言处理部）一般指网络自然语言处理部
网络自然语言处理部（NLP）是网络历史最悠久的基础技术部门之一，以“理解语言，拥有智能，改变世界”为使命，开展包括自然语言处理、机器学习、数据挖掘在内的技术研究和产品应用工作，引领着人工智能技术的发展。
4、NLP思维逻辑层次
理解层次早期被称为Neuro-Logical Levels，最初由格雷戈里·贝特森发展出来，后由罗伯特·迪尔茨(Robert Dilts)整理，在1991年推出。理解层次(见图6一1)是一套模式(Pattern)，因为它可以用来解释社会上出现的很多事情。理解层次在辅导工作中让我们明白受导者的困扰所在，因而更容易帮助他找出解决问题的方法，是很实用的一套概念。而NLP中也有一套技巧被称为“理解层次贯通法”，帮助用者明白从困惑中突破的关系，并且与自己潜意识的深层力量联系，使得人生策划方面更有效果，所以也是技巧。
我们的大脑在处理任何事情的时候，都分为六个层次，它们分别是：
精神、身份、信念、价值、能力、行为、环境

❾ 人工智能的定义是什么

“人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后，研究者们发展了回众多理论和原理，人工答智能的概念也随之扩展。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的“容器”。
人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

❿ 人工智能自然语言处理现在能做些什么

目前为止所有基于统计，以及深度学习对文本语意的提取，都只能说是自然语言处理，而不是自然语言理解。

举一个简单例子，我们想让AI理解“太阳从东方升起”这句话，但什么是“太阳”，什么是“东方”， ”升起“是什么意思？这些目前的AI都不知道。目前的 AI 通过 word2vec 可以知道 ”太阳“ 等同于 ”日头“，“东方”有近义词“西方”，“南方”，“北方”..., “升起”应该是个动词。但他就像一个盲人，无法获取正常人对“太阳”的理解。为了让AI理解“太阳”，要么我们给他配备摄像头，把太阳指给他看，像教小孩子一样教给他所有我们对某件事物的理解，要么我们使用很多太阳照片来训练他，让他获得与人类相似的对“太阳”的理解。但这样的理解仍然是片面的，因为他感觉不到太阳的耀眼，太阳的温暖，以及太阳驱走黑暗或被黑暗吞噬的过程。为了获得与人类相近的理解，AI 还必须拥有光强传感器，温度传感器。在训练这个模型的时候，我们不仅要用静态的照片，还要用动态的视频让他理解“升起”，“降落”等动作的含义。在让AI理解“东方”的时候，电子指南针可能没有“太阳升起的方向”来的更接近人类的认知。有了这些基本的认知，再用知识库来增强其对太阳的理解，比如太阳与地球的距离，太阳的大小，太阳的温度，太阳内部核聚变产生能量的过程，关于太阳的神话传说（夸父追日，后羿射日），文学传说（两小儿辩日）... 到了这里，AI对太阳的理解至少与我们中国人对太阳的理解很相近了。通过迁移学习的方法，让AI从图片，声音和视频，学习我们这个的真实世界，然后把学到的神经元参数放在机器人的大脑中，让机器人继续在真实世界中学习。估计真正学到了意义，才能真正做到机器理解。
用这种方法，机器能够理解沐浴阳光下身体的温暖，却无法理解人在此时心灵感觉到的愉悦。当然，设定最佳温度，当阳光照射传感器接近最佳温度时，编程模拟其愉悦程度也是可以的。不过数字化高兴，痛苦，忧伤，愤怒等人类特有的情绪不是一件简单的事情。可以将电量，环境温度，湿度，噪声做为量化高兴与痛苦的指标。忧伤与愤怒就难了。更难的是如何让这些情绪与人类的情绪产生共鸣，让机器理解人类的忧伤。
我一直觉得如果一个机器人有了我们人类拥有的所有感官，（饥饿感可以用电量的多少的模拟），并有100亿的神经元与这些感官相连接，再加上未来CNN＋LSTM深度神经网络构架的发展，人类完全可以像抚养一个小孩一样抚养出一个能真正理解这个世界，理解自然语言的机器人。传感器＋黑盒子深度神经网络的共同结果就是自我意识的产生。但到了那个时刻，也是我们人类最危险的时刻，因为我们造出了超人，却没有办法用法律去约束他。他的大脑对于我们来说是黑盒子，用机器人三定律来约束他比用法律来约束人类还要软弱无力。（有点跑题了）
回到这个话题，根据 huangpeihong 回答中的链接，机器懂得了“意义”之后，还必须要懂得一些基本的“道理”，才能真正做到理解自然语言。比如说机器必须知道近大远小的道理，才能自洽的解释为什么照片中太阳与房屋的比例那么失真，必须知道大气层中复色光折射与散射的道理，才能回答两小儿辩日的悖论。但是如何让机器懂得道理，学会推理，并公式化，就需要机器学习的高手接龙了。之前我有想过如果用正负电子湮灭产生的末态粒子谱来训练机器，机器能不能学会能动量守恒，角动量守恒，电荷守恒，重子数守恒等等物理守恒定律，如果学会的话，该如何从那么多参数中提取这些物理规律。可能这种想法就是让机器学会道理的一种方法吧，用走远变小的人，汽车，动物来训练得到近大远小这个道理
希望我的回答可以帮到您哦