隨著人類進入智能時代，智能設(shè)備和數(shù)據(jù)量都空前增長，通過語音和語言進行人機交互需求也在急速增長，語音和自然語言處理領(lǐng)域?qū)⒂楷F(xiàn)更有影響力的前沿研究和技術(shù)創(chuàng)新。
詳解自然語言處理的常見應用-開課吧
1、文本分類
文本分類是指給定一個文本，預測其所屬的預定類別。目的是對文檔的主題或主旨進行分類。在<<一種流行文本分類應用是情感分析>>一文中，常用類別標簽表示源文本的情緒色調(diào)，例如“積極”或“消極”。其他3類文本分類的應用：
垃圾郵件過濾，依照文本分類電子郵件的垃圾郵件。
語言識別，對源文本的語言進行分類。
題材分類，分類虛構(gòu)故事的體裁。
2、語言建模
語言建模真的是一個很有趣的自然語言問題的子任務，特別是在其他一些任務的基礎(chǔ)上調(diào)節(jié)語言模型。
“問題是預測出給定單詞的下一個單詞。該任務是語音或光學字符識別的基礎(chǔ)，也用于拼寫校正，手寫識別和統(tǒng)計學的機器翻譯。”
除了關(guān)于學術(shù)研究的興趣，語言模型還是許多應用深度學習的自然語言處理架構(gòu)的關(guān)鍵組成部分。語言模型可以學習詞與詞之間的概率關(guān)系，然后生成與源文本統(tǒng)計上一致的詞匯新序列。語言模型可以用于文本或語音生成，應用如下：
生成新的文章標題。
生成新的句子，段落或文檔。
生成后續(xù)句子建議。
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3、語言識別
語音識別是解決如何理解人類所說的問題。
“語音識別的任務是將包含口語在內(nèi)的自然語言的聲學信號轉(zhuǎn)換成符合說話者預期的相應的單詞序列?！苯o定依據(jù)文本生成的音頻數(shù)據(jù)，模型必須能生成人類可讀的文本。鑒于過程的自動性，這個任務也可稱為自動語音識別（Automatic Speech Recognition，ASR）。語言模型用于創(chuàng)建以音頻數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的的輸出文本，應用包括：
生成演講文本。
為電影或電視節(jié)目創(chuàng)建字幕。
開車時向收音機發(fā)出命令。
4、說明生成
說明生成是解決如何描述圖像內(nèi)容的問題，依照諸如照片等的數(shù)字圖像生成和圖像內(nèi)容相關(guān)的文本描述。
說明生成的語言模型用于根據(jù)圖像生成標題，一些具體的應用包括：
描述場景的內(nèi)容
創(chuàng)建照片的標題
描述視頻
