作为未来科技开展的前沿范畴，人工智能在技能运用方面有许多细分范畴，比方深度学习、引荐引擎、计算机视觉、智能机器人、自然言语处理、实时语音翻译、视觉内容自动辨认等。其间的自然言语处理，是人工智能范畴中的一个重要方向。从全体来看，人工智能自然言语处理推进着言语智能的持续开展和快速打破，并越来越多地运用于各个职业。

归纳来看，自然言语处理是人工智能的一种运用程序，它为需求快速可靠地剖析文本数据的公司供给了各式各样的运用程序。这有效地完成了人机交互，并答应对曾经未运用的许多数据进行剖析、格式化。

从2008年到现在，在图像辨认和语音辨认范畴的效果鼓励下，人们也逐步开端引进深度学习来做自然言语处理研讨，由开始的词向量到2013年word2vec，将深度学习与自然言语处理的结合面向了高潮。

近两年，人工智能自然言语处理已完成的运用包含机器翻译、信息检索、智能问答体系。在智能问答方面，凭借人工智能自然言语处理，人们可以精确地剖析用户所需求的常识，通过与用户交互，为用户供给个性化、实时性的信息服务。例如，阅览知乎时，会有相关问答推送、热门词、焦点问题排行等。

企业进军人工智能自然言语处理范畴，也为相关工业开展注入了更多生机，百度便是其间之一。当时，百度不仅在自然言语处理技能和工业运用中获得丰硕效果，更秉承开源敞开、协作共赢的理念，构建了以飞桨深度学习渠道为根底、集成言语与常识中心技能及多样化场景处理方案的开源敞开大生产渠道，这就为广阔开发者技能立异供给了相应支撑。

放眼国外，在阅览了解范畴，斯坦福大学于2016年通过Amazon众包渠道建立了根据维基百科的数据集SQuAD，Microsoft亚洲研讨院于2016年敞开了根据必应查找记载的数据集MSMARCO。

在医疗范畴，根据云端渠道，运用人工智能和自然言语处理，实时为患者护理过程中的要害算法供给支撑。根据集成电子健康记载的软件，并直接在照料病患的当下运用猜测建模、机器学习、临床NLP和人工智能就可以辅佐医疗人员进行实时决议计划。

有剖析人士指出，面临当时人工智能自然言语处理模型规划与计算机算力需求的日益增长，软件和计算机硬件层面的协同立异具有重大意义。多模态交融的中心模态，应由详细的使命所决议，自然言语可视为符号体系。但假如不探求符号所表明的实践目标，将很难学习符号潜在实质。

跟着人类进入智能年代，智能设备和各类数据数量都快速增长。自然言语处理范畴通过多年开展，尽管获得了长足的前进但一起也面临许多应战，其间最首要的首要问题有两个：即语义了解(常识、常识的学习问题)和低资源问题。

面临标示数据资源贫乏的问题，比方客服体系、小语种的机器翻译、特定范畴对话体系、多轮问答体系等，自然言语处理尚无通用的高效处理办法。而要想霸占相关难题，还需求必定的时刻。

自然言语处理是人工智能礼帽上的明珠，而添补言语距离的机器翻译则是自然言语处理非常典型的运用技能之一。机器翻译的开展从刚开端运用规矩体系，到计算的机器学习方法，后又处理算法、算力等各方面的问题，不断迈上新台阶。

跟着技能的快速开展，人们会越来越深化地了解自然言语、把握常识，推进人工智能技能发挥更大的价值，以此为社会前进和工业开展供给更多的推进力。