自然语言处理（NLP）是现代计算机科学和人工智能领域的重要分支，并且是一门整合语言学，数学和计算机科学等学科的科学。自然语言处理（NLP）专门指机器在人类语言中理解和解释陈述和词汇的能力，然后基于语义分析执行相应的反馈操作。它的发展目标是使计算机能够像人类理解中一样聪明，并最终弥补人类计算机互动之间的差距。自然语言处理的应用主要包括机器翻译，情感分析，智能问答，信息提取，语言输入，公众舆论分析，知识图等。
自然语言处理的发展历史
自然语言处理的发展大致贯穿了三个阶段：入门阶段，快速发展阶段和综合发展阶段。早在19世纪初，儿童玩具就出现了语义识别，可以通过玩具获得的特定声音来完成简单的动作。最早基于电子计算机的语音识别系统是AT＆T Bell Labs开发的Audrey语音识别系统。人工智能的诞生为自然语言处理开辟了新篇章。深层神经网络（DNN）成功地引入了语音识别领域，这在系统性能方面取得了重大改善。通过技术的持续迭代，可以使用深度学习技术对声学模型和语言模型进行建模，并将自然语音处理与人类认知思维结合。在1990年代中期之后，自然语言处理已经取得了重大的技术突破。首先，计算机的速度和存储量显着增加，这改善了自然语言处理的材料基础，并使语音和语言处理的商业发展成为可能。其次，同一时期的互联网商业化和网络技术的发展使信息检索和基于自然语言的信息提取的需求更加突出。
在我国，人工智能也被列为国家战略发展计划之一。各种学术基金，优惠的政策和人才梯队有效地促进了人工智能的发展，为自动驾驶，计算机视觉以及语音识别条件和基础设施提供更好的企业家精神。自然语言处理在市场上的广泛应用突出了其巨大的市场价值。预计在未来几年内，全球智能语言互动的全球市场将每年增长30％以上。国内资本对自然语言处理领域的投资每年达到超过10亿元人民币。从发展趋势的角度来看，金融资本对自然语言处理公司的关注正在逐渐升温。从运营环境的角度来看，在互联网，社交网络，行业信息化和云存储的快速发展之后，许多地方积累了足够的数据。随着数据的数量继续增加，使用由RNN和CNN代表的神经网络深度算法模型执行数据，以执行更复杂和准确的建模和分析，以便对语言和语义的识别可以取得更好的结果。从技术角度来看，语义识别的实现与NLP语言处理任务系统不可分割。随着较大语料库的构建和语料库语言学的兴起，已经获得了基于密集矢量表示的神经网络在多个NLP任务上的应用。出色的结果。从机遇和挑战的角度来看，自然语言处理技术的发展为日常工作和生活带来了极大的便利，人力计算机的互动更自然，更富有。但是，尽管创造了更多的经济价值，但技术必须面对可能产生的安全性，正确性，公平性和道德标准的问题。
自然语言处理的工作方式
自然语言处理的核心目标是将人类语言（即自然语言）转换为计算机可以执行的命令。简而言之，这是让计算机理解人们的语言。然后，其工作原理必须首先完成语音识别，通过基本功能完成语音转换为文本或句子，然后通过知识基础进行客观和准确地实现语言理解和语言的生产，最后通过各种应用程序处理， 。完整的人工互动以满足人工智能的技术应用。
首先，语音识别包括特征提取，然后是声学模型，词典和语言模型，最后是解码技术。特征提取是将语音信号转变为适合语音识别的功能，并将连续的语音信号转换为离散的信号序列。声学模型的目的是将声音特征映射到一系列连续的音素中。词典通过查找表格将音素序列转化为某个单词，然后通过语言模型中多个单词之间的搭配关系将单词序列变成完整的句子。语音识别技术基于这些链接，其基本结构如下图所示：
第二个是语义分析，其中句子中的语义是由单词和某些语法的语义决定的。作为句子的基本组成单元，单词具有特定的语义和含义。单词语义分析是指单词之间的单词，语义相似性或单词之间的相关性分析的内涵分析。这是句子分析和章节语义分析的基础，它也是应用程序领域（例如信息提取，机器翻译和指令操作）中的基本问题。单词分析还包括单词分割，言论部分注释，单词含义歧义，新单词识别等，以及通过单词分割，单词频率和位置统计信息获得相关的语言信息。其次，句子分析通过表征句子组成部分，找到单词，短语等之间的关系以及通过分析句子和短语的结构来分析句子结构的特征，并表达了这样作为下属关系，组件关系等，目的是确定句子中的各种结构组件。最后，需要更多的语义和语言知识来帮助理解句子的含义，并通过分析来找出单词，结构含义及其结合含义的含义，从而确定句子的真正含义。
最后，有语言处理。通过语义分析，可以准确地获得句子的真正含义。结合各种应用功能，它可以实现人类计算机对话，信息检索，数据分析，指导操作，文本转换和其他处理操作。
自然语言处理的技术实施
自然语言处理的技术实施基于语言学和计算机语言等学科。它进行了技术处理，例如单词分析，信息提取，时间原因和影响，情感判断等自然语言，并最终实现了允许计算机“理解”人类语言的目标。自然语言认知和计算机数据转换为自然语言。它的核心技术主要包括单词分词，言论部分注释，句法分析，命名实体识别和实体关系提取。
单词分词是自然语言处理技术的基本组成部分之一，也是其他技术的基础。统计实现的言论一部分注释，命名实体识别，句法分析等均依赖于正确的句子分词。有两种方法可以将单词分为单词。一个基于字典和手动规则。根据某些策略，要分析的中国串与“全大”机器词典中的条目匹配。如果在字典中找到了字符串，则匹配是成功的。另一个是统计分词方法的基本原理，该方法确定字符串是否基于语料库中字符串的统计频率形成单词。单词是字符的组合。相邻字符同时出现的次数越多，形成单词的可能性就越大。因此，彼此相邻的字符的频率或概率可以更好地反映其单词的可信度。
言论一部分注释是为句子中每个单词的言论一部分类别标记。这里的类别包括名词，动词，形容词，连词，副词，标点符号等。可以将言论部分的注释视为在一定程度上表达浅语语义。除了成为进一步的语义挖掘的基础外，有时会根据生产环境中的性能考虑因素直接将言论注释直接用于检索，自动问答和其他系统。
句法分析是为了确定句子的句法结构，例如“主题 - 预性对象”，“移动对象”，“常数中心”和“移动补体”关系。句法分析需要一定的预定语法系统。目前，使用依赖的语法表达，即通过语法树表达每个单词之间的依赖关系。当前有四个公理的依赖语法定义：1。句子中只有一个组成部分是独立的。 2。句子中的其他组件直接从属于某个组件； 3。不能服从两个或两个以上的组件； 4。如果组件A直接从属于组件B，并且组件C位于句子中的A和B之间，则组件C要么从属于A，要么从属于B，或者从属于A，或者从属于A和BA之间的某些组件。
命名实体识别是找到出现在句子中的人的名称，位置名称，组织名称，适当名词等。命名实体是信息提取领域的基本技术，该技术主要用于文本和行为分析中的实体。指定的实体识别是进一步实体关系识别的基础。命名实体有许多分类方法，或者您可以自己定义实体类别，并根据自己的业务需求定义培训模型。通过提取名为实体的业务数据，它可以协助构建本体数据。
实体关系提取是自动确定非结构化文档中两个实体之间的关系。它是信息提取领域的基本技术之一，是进一步指导操作或数据处理的先决条件。实体关系提取基于对命名实体的识别。基本任务是找到实体之间存在的特定关系。有很多方法可以提取实体关系，包括规则匹配，监督学习以及无监督（或半监督）学习。其中，监督的学习需要预定的实体关系类别，并将问题作为分类问题进行建模。有监督的学习需要对语料库进行预先标记，这是很多工作，因此一些无监督（或半监督）算法也已被广泛用于某些开放数据集。共同的实体关系，例如从属关系，组织结构，性格关系，地理位置关系等。
自然语言处理在协作办公领域
随着相关人工智能技术（例如移动技术，机器学习，大数据等）的逐步成熟，信息系统实现业务管理的能力要求越来越多。我们还可以将与AI相关的技术应用于软件行业和自然合作办公室领域。这也不例外，并且逐渐促进了协作办公系统具有智能的“大脑”。查看协作办公室的发展历史，再加上合作办公系统中语音识别技术的当前发展方向，我们将通过各种应用程序场景的实际需求在协作办公室中介绍语音识别技术的深入应用。
实际上，合作办公室的发展实际上是不断寻求创新和变革的过程。查看合作办公室的发展，它伴随着信息开发的起伏，信息化开发的不同阶段也对应于协作办公室开发的不同阶段。 ，在协作办公室领域中智能语音识别的重点反映在以下方面：
1。有效的协作
语音识别将成为协作办公室人类计算机互动的入口。在PC时代，人们通过键盘和慕斯与机器进行通信。与机器的“通信”需要学习键入和关键操作；在移动互联网时代，人们通过触摸屏幕与智能手机进行交流，他们只需滑动手指即可完成任务。在合作办公室的时代，语音认可将是协作办公室人类计算机互动的入口。
在此阶段，如果用户使用协作办公系统提交各种应用程序，例如休假，商务旅行和报销，则用户需要花一些时间逐一填写电子表格。在智能合作办公室时代，用户只需要对用户的手机说。用几句话，协作办公系统将根据您的声音自动生成相关的批准流程，从而允许语音互动替换手动电子表单填充，还可以使用户想起需要注意的关键信息，这些信息需要注意，元素信息和元素信息要成为确认的。
当前，在各个行业中使用的办公系统中，功能菜单越来越长，并且应用功能正在增加。如果您想快速找到该过程或应用程序，则需要花一些时间来寻找它。通过语音识别，您可以使用语音识别方法来获得所需的东西。智能语音识别系统将快速找到相应的功能并打开接口，从而消除了打开应用程序菜单以一一搜索的麻烦。
传统流程批准或领导者的批准意见需要手写注释。应用方案具有系统使用的某些环境要求。当没有办公室环境或手写批准不便时，语音识别转换文本会突出显示其优势，并且音频和文本也将保留在系统中以进行参考或验证，从而破坏了传统的系统使用方式，并利用了零碎的时间来处理零碎的时间日常办公室业务。
会议记录对于会议管理是必不可少的，而大量的书面记录确实给录音机带来了不可避免的麻烦。语音识别技术的普及为会议记录工作带来了启示。语音识别的转换率最高为97％，这使生成会议记录不再是沉重而漫长的过程。
2。智能合作
大数据分析和自然语言处理（NLP）技术可以使协作办公室更清楚地感知用户的声音，用户使用习惯，用法意图等，从而使语音识别更加聪明。
过去，当遇到工作中不了解的技术或问题时，用户通常使用搜索引擎查找相关信息来找到答案。但是，通过上述语音识别技术，用户可以直接从协作办公室系统寻求语音帮助，而协作办公室系统使用了帮助。大数据的相关知识和经验用于参考用户的答案，与此同时，建议对这些技术问题最明确的用户使用。
会议室预订通常需要首先检查哪些会议室已被占用，并且可以申请哪些会议室。在一个更复杂的情况下，每个计划的会议室都是准确的，申请人需要单击一个一个一个一个一个。何时结束开yun体育app官网网页登录入口，您可以从何时开始申请。将这些相互排斥的评论留给智能语音识别系统将大大提高系统的易用性。清楚地提交所需的预定会议时间，会议地点，会议类型，会议议程，会议编号kaiyun全站网页版登录，会议参与者，会议服务等以表达声音识别。该系统将根据语音识别结果迅速提供最佳匹配。内容，智能替代麻烦的搜索和确认过程。
协作Office平台是每个级别的用户了解和掌握公司信息的重要工具，但是我们如何快速找到个人关注的报告数据或新闻消息？在干草堆中搜索针无疑是一个艰巨的操作，可以通过语音实现人类计算机的互动。 ，允许Smart System平台快速检索满足用户需求的信息数据，并将报告或信息非常适合以满足用户的个性化需求。
3。内部和外部协调
现在没有系统孤立地存在，并且与内部应用系统具有或多或少的集成关系。但是，当前的办公室需求迫切需要与外部建立联系。然后有必要实现内部和外部互连。空中票预订是内部和外部互连的迫切需要。用户使用自然语言告诉系统我商务旅行，出发和到达的特定时间。语音识别将迅速转换为准确的关键元素，并将其提交到第三方平台，第三方平台将根据输入的条件信息提供他可以选择的空气票列表，并且用户总共选择了它。整个空气票预订过程可以在几分钟内完成，这是简单而高效的。
在当前的Office应用程序方案中，一些用户已经工作了很长时间，发现他们已经忘记了登录。对于会议，用户需要登录会议室预订系统以查看和进行预订。但是，在智能合作办公室的阶段，当用户靠近公司时，协作办公室系统将自动提醒用户登录。用户需要举行会议，他们可以轻松地通过摇动来预订最接近他们的空闲会议室他们的手机。会议结束时，协作办公室系统将迅速整理会议记录并自动分配每个人的任务。
机器学习可以使协作办公室能够像“人”这样的彼此交流。协作办公室互动将更像是人类的成员，他们与之互动的方式将与与人的互动更相似。要像“人”一样沟通，它需要使用机器学习语音识别技术。有多种数据信息，例如会议，时间表，文档，任务云开·全站体育app登录，计划，聊天记录，工作问答和其他数据。借助成熟的语音识别算法，协作办公室可以以自学习能力来建立一个机器人，然后协作。办公室积累的数据继续被“喂食”和“培训”到协作办公室系统，因此协作办公室系统具有了解组织的各个方面，从而实现了智能互动。
通过上述分析，紧密整合了机器学习，深度学习和大数据代表的新一代智能应用技术。对于协作办公室工作，它必定会升级自己。协作办公室情报是一个非常广阔的未来。协作办公室慢慢进入了智能声音互动的时代！
