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信息檢索信息檢索也稱情報(bào)檢索，就是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從文本中提取出結(jié)構(gòu)化信息，如實(shí)體、關(guān)系、事件等，從大量文檔中找到符合用戶需要的相關(guān)信息。**系統(tǒng)通過(guò)理解用戶的問(wèn)題并搜索相關(guān)的文本資源，計(jì)算機(jī)可以利用自動(dòng)推理等手段，在有關(guān)知識(shí)資源中自動(dòng)求解答案并做出相應(yīng)的回答。**技術(shù)有時(shí)與語(yǔ)音技術(shù)和多模態(tài)輸入/輸出技術(shù)，以及人機(jī)交互技術(shù)等相結(jié)合，構(gòu)成人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)。信息抽取從指定文檔中或者海量文中抽取出提取出用戶感興趣的信息，如實(shí)體、關(guān)系、事件等，以便進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理。處理訂單查詢、退換貨、促銷(xiāo)活動(dòng)咨詢，提升轉(zhuǎn)化率與復(fù)購(gòu)率。長(zhǎng)豐附近智能客服24小時(shí)服務(wù)

統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理(1990s-2000s)：隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起，大量文本數(shù)據(jù)的出現(xiàn)推動(dòng)了統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用。基于統(tǒng)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)開(kāi)始流行，很多自然語(yǔ)言處理開(kāi)始用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，例如決策樹(shù)，是硬性的、“如果-則”規(guī)則組成的系統(tǒng)，類似當(dāng)時(shí)既有的人工定的規(guī)則。統(tǒng)計(jì)自然語(yǔ)言處理的主要思路是利用帶標(biāo)注的數(shù)據(jù)，基于人工定義的特征建立機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，并利用數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)學(xué)習(xí)確定機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的參數(shù)。運(yùn)行時(shí)利用這些學(xué)習(xí)得到的參數(shù)，對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼，得到輸出。機(jī)器翻譯、搜索引擎都是利用統(tǒng)計(jì)方法獲得了成功。長(zhǎng)豐辦公用智能客服現(xiàn)貨自動(dòng)：通過(guò)分析客戶的提問(wèn)，智能客服可以快速提供相關(guān)的答案或解決方案。

（2）發(fā)展趨勢(shì)隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，自然語(yǔ)言處理技術(shù)將呈現(xiàn)以下發(fā)展趨勢(shì)：跨語(yǔ)言處理：隨著全球化的加速，跨語(yǔ)言處理成為自然語(yǔ)言處理技術(shù)的重要發(fā)展方向之一。未來(lái)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)將能夠處理多種語(yǔ)言，并實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言的文本轉(zhuǎn)換、情感分析等功能。多模態(tài)處理：除了文本數(shù)據(jù)外，未來(lái)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)還將能夠處理圖像、視頻、語(yǔ)音等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)。這將使自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠更***地理解和處理人類的語(yǔ)言和行為。

通過(guò)指令遵循和上下文學(xué)習(xí)從大模型有效提取信息, 通過(guò)思維鏈提升問(wèn)題拆解和推理能力,通過(guò)基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)和人類意圖對(duì)齊等 [11]。長(zhǎng)期以來(lái), 自然語(yǔ)言處理分為自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成兩個(gè)領(lǐng)域, 每個(gè)領(lǐng)域各有多種**任務(wù), 每種任務(wù)又可根據(jù)任務(wù)形式、目標(biāo)、數(shù)據(jù)等進(jìn)一步細(xì)分, 今后在各種應(yīng)用任務(wù)的主流架構(gòu)和范式逐漸統(tǒng)一的情況下, 有望進(jìn)一步得到整合, 以增強(qiáng)自然語(yǔ)言處理模型的通用性, 減少重復(fù)性工作。另一方面, 基于大模型的強(qiáng)大基座能力, 針對(duì)具體任務(wù)進(jìn)行按需適配、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、個(gè)性化、擬人交互, 可進(jìn)一步拓展自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用場(chǎng)景, 為各行各業(yè)提供更好的服務(wù) [11]。售后服務(wù)：退換貨、投訴處理、使用指導(dǎo)等。

文本生成文本生成是指接收結(jié)構(gòu)化表示的語(yǔ)義，以輸出符合語(yǔ)法的、流暢的、與輸入語(yǔ)義一致的自然語(yǔ)言文本，這自然語(yǔ)言處理中的另一個(gè)重要任務(wù)，它可以根據(jù)給定的輸入（如關(guān)鍵詞、句子結(jié)構(gòu)等）生成新的文本。這可以用于各種應(yīng)用，如機(jī)器翻譯、文本摘要、對(duì)話系統(tǒng)等。早期基于規(guī)則的自然語(yǔ)言生成技術(shù)，在每個(gè)子任務(wù)上均采用了不同的語(yǔ)言學(xué)規(guī)則或領(lǐng)域知識(shí)，實(shí)現(xiàn)了從輸入語(yǔ)義到輸出文本的轉(zhuǎn)換。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展主要依賴于多種方法和技術(shù)，這些技術(shù)幫助計(jì)算機(jī)更好地理解和處理自然語(yǔ)言。針對(duì)醫(yī)療、法律、教育等場(chǎng)景開(kāi)發(fā)智能客服，提升專業(yè)度。巢湖上門(mén)安裝智能客服量大從優(yōu)

銀行智能客服：通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別實(shí)現(xiàn)申請(qǐng)、賬單查詢等業(yè)務(wù)辦理。長(zhǎng)豐附近智能客服24小時(shí)服務(wù)

自然語(yǔ)言認(rèn)知和理解是讓計(jì)算機(jī)把輸入的語(yǔ)言變成有意義的符號(hào)和關(guān)系，然后根據(jù)目的再處理。自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)則是把計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言。自然語(yǔ)言處理的任務(wù)包括研制表示語(yǔ)言能力和語(yǔ)言應(yīng)用的模型, 建立計(jì)算框架來(lái)實(shí)現(xiàn)并完善語(yǔ)言模型，根據(jù)語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)各種實(shí)用系統(tǒng)及探討這些系統(tǒng)的評(píng)測(cè)技術(shù)。 [1]自然語(yǔ)言處理的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展而逐漸形成。早期研究早期自然語(yǔ)言處理研究（1950s-1980s）：**早的自然語(yǔ)言理解方面的研究工作是機(jī)器翻譯 [2]。1949年，美國(guó)人威弗首先提出了機(jī)器翻譯設(shè)計(jì)方案 [3]。1954年的喬治城-IBM實(shí)驗(yàn)涉及全部自動(dòng)翻譯超過(guò)60句俄文成為英文。研究人員聲稱三到五年之內(nèi)即可解決機(jī)器翻譯的問(wèn)題 [4]，不過(guò)實(shí)際進(jìn)展遠(yuǎn)低于預(yù)期，1966年的ALPAC報(bào)告發(fā)現(xiàn)十年研究未達(dá)預(yù)期目標(biāo)，機(jī)器翻譯的研究經(jīng)費(fèi)遭到大幅削減長(zhǎng)豐附近智能客服24小時(shí)服務(wù)

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