智能语音机器人中的NLP技术是什么？

在 AI 时代，我们希望计算机能够拥有视觉、听觉、行动以及语言的智能，而相对于听和看以及行动，语言是我们人类区别于其他动物的最重要特征之一。因此我们对于语言的理解和处理，变得尤为重要。

于是，在人工智能时代，便衍生出了一项新的技术，自然语言处理技术（NLP）。

一、NLP是什么？

Nature Language Processing（简称NLP）即自然语言处理，是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力。它是计算机，是计算机科学领域的一个重要方向，也是人工智能的一个子领域。

NLP 的目标是让机器在理解语言上像人类一样智能，最终弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。

一般来说，NLP 由两个主要的技术领域构成：自然语言理解和自然语言生成。

自然语言理解方向，主要目标是帮助机器更好理解人的语言，包括基础的词法、句法等语义理解，以及需求、篇章、情感层面的高层理解。

自然语言生成方向，主要目标是帮助机器生成人能够理解的语言，比如文本生成、自动文摘等。

NLP 技术基于大数据、知识图谱、机器学习、语言学等技术和资源，并可以形成机器翻译、深度问答、对话系统的具体应用系统，进而服务于各类实际业务和产品。

二、为什么需要NLP?

有了 NLP，才有可能完成自动语音、自动文本编写这样的任务，这一技术在智能语音机器人上尤为重要。

中科智能语音机器人就是基于这种自然语言理解的语言分析技术，实现自动文本规范化、分词、词性标注、语义消歧、发音标注等，消除自然语言的不确定性，为合成自然流畅语音提供保障，实现智能对话和智慧学习。

三、NLP的作用？

内容分类。基于语言的文档摘要，包括搜索和索引，

内容警报和重复检测。

主题发现和建模。准确捕获文本集合中的含义和主题，并将高级分析应用于文本，如优化和预测。

上下文提取。自动从基于文本的源中提取结构化信息。

情绪分析。识别大量文本中的情绪或主观意见，包括平均情绪和意见挖掘。

语音到文本和文本到语音转换。将语音命令转换为书面文本，反之亦然。

文件摘要。自动生成大型文本的概要。

机器翻译。自动将文本或语音从一种语言翻译成另一种语言。

四、NLP的应用场景

目前自然语言处理技术在行业中的应用已经非常广泛，包括电商、翻译、金融、智能硬件、医疗、旅行、住宿等各个行业，应用场景涵盖语音分析、文本分析、情感分析、意图分析、图形和图像识别、互动语音回复、光符识别等，已经应用于公有云、私有云和混合云之上，IT 和电信商、医疗、零售、银行等都是自然语言处理技术的终端用户。

中科智能语音机器人相比于其他电话机器人，除了对于关键词的识别能力，还通过NLP技术的应用拓展了用户意图的识别能力。

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