深度學習在自然語言處理中的應用是什麼？

2.資訊提取：從給定文字中提取重要資訊，例如時間、地點、人物、事件、原因、影響、數字、日期、貨幣、專有名詞等。

通俗地說，就是要知道誰、什麼時候、為什麼、對誰、做什麼以及結果是什麼。 它涉及實體識別、時間提取和因果關係提取等關鍵技術。

3.文字挖掘（或文字資料探勘）：包括文字聚類、分類、資訊抽取、彙總、情感分析，以及挖掘資訊和知識的視覺化和互動式表達介面。 目前，主流技術是基於統計機器學習的。

4.機器翻譯：自動翻譯輸入的源語言文字，獲取另一種語言的文字。

根據輸入媒介的不同，可細分為文字翻譯、語音翻譯、手語翻譯、圖形翻譯等。 機器翻譯從最早的基於規則的方法，到二十年前基於統計的方法，再到今天基於神經網路（編碼-解碼）的方法，逐漸形成了一種比較嚴謹的方法論。

5.資訊檢索：大規模索引文件。

您可以簡單地為文件中的單詞分配不同的權重以建立索引，也可以使用 1、2 和 3 的技術來建立更深的索引。 查詢時，分析輸入查詢表示式，如搜尋詞或句子，然後在索引中找到匹配的候選文件，然後根據排序機制對候選文件進行排序，最後輸出排序分數最高的文件。

6.Q&A 系統：Q&A 系統對用自然語言表達的問題給出準確的答案。

需要對自然語言查詢語句進行一定程度的語義分析，包括實體鏈結、關係識別、邏輯表示式，然後去知識庫尋找可能的候選答案，並通過排序機制找到最佳答案。

7.對話系統：系統與使用者聊天，通過一系列的對話完成某項任務。

它涉及使用者意圖理解、通用聊天引擎、問答引擎和對話管理等技術。 此外，為了與上下文相關，有必要具備進行多輪對話的能力。 同時，為了體現個性化，需要開發基於使用者畫像的使用者畫像和個性化響應。

隨著深度學習在影象識別和語音識別領域的發展，人們對深度學習在NLP中的價值也寄予厚望。 再加上Alphago的成功，人工智慧的研究和應用變得火熱。 自然語言處理作為人工智慧領域的認知智慧型，已經成為大家關注的焦點。

許多公司正在進入自然語言領域，希望在未來向人工智慧方向展示自己的才華。

自然語言處理（NLP）是一種研究計算機對人類語言處理的技術。

自然語言處理包括以下內容：

1.自然語言處理（NLP）是電腦科學和人工智慧領域的乙個重要方向。 它研究了在自然語言中實現人與計算機之間有效通訊的理論和方法。 自然語言處理是一門融合了語言學、電腦科學和數學的科學。

2.因此，該領域的研究將涉及自然語言，即人們日常使用的語言，因此與語言學研究密切相關，但存在重要差異。 自然語言處理不是一般的自然語言研究，而是計算機系統，特別是軟體系統的開發，能夠有效實現自然語言交流。 因此，它是電腦科學的一部分。

3. 語言是人類區別於其他動物的本質特徵。 在所有生物中，只有人類有說話的能力。 人類的智力與語言密切相關。

人類的邏輯思維是以語言的形式存在的，人類的大部分知識也是以語言和文字的形式記錄和傳承下來的。 因此，它也是人工智慧的乙個重要，甚至是核心部分。

4.使用自然語言與計算機進行交流，這是長期以來所追求的。 因為它具有明顯的現實意義，同時也具有重要的理論意義：人們可以用自己最習慣的語言使用計算機，而不必花費大量的時間和精力去學習各種不太自然和習慣的計算機語言。