1）自然語言理(lǐ)解（NaturalLanguageUnderstanding）即文本理(lǐ)解，和(hé)語音(yīn)圖像的(de)模式識别技術有著(zhe)本質的(de)區(qū)别，語言作爲知識的(de)載體，承載了(le)複雜(zá)的(de)信息量，具有高(gāo)度的(de)抽象性，對(duì)語言的(de)理(lǐ)解屬于認知層面，不能僅靠模式匹配的(de)方式完成。

　　2）自然語言理(lǐ)解的(de)應用(yòng)：搜索引擎+機器翻譯；

　　自然語言理(lǐ)解最典型兩種應用(yòng)爲搜索引擎和(hé)機器翻譯。搜索引擎可(kě)以在一定程度上理(lǐ)解人(rén)類的(de)自然語言，從自然語言中抽取出關鍵内容并用(yòng)于檢索，最終達到搜索引擎和(hé)自然語言用(yòng)戶之間的(de)良好銜接，可(kě)以在兩者之間建立起更高(gāo)效，更深層的(de)信息傳遞。

　　3）自然語言理(lǐ)解技術在搜索引擎中的(de)應用(yòng)
　　

　　4）自然語言理(lǐ)解技術在機器翻譯中的(de)應用(yòng)
　　

　　事實上搜索引擎和(hé)機器翻譯不分(fēn)家，互聯網、移動互聯網爲其充實了(le)語料庫使得(de)其發展模态發生了(le)質的(de)改變。互聯網、移動互聯網除了(le)将原先線下(xià)的(de)信息（原有語料）進行在線化(huà)之外，還(hái)衍生出來(lái)的(de)新型UGC模式：知識分(fēn)享數據，像維基百科、百度百科等都是人(rén)爲校準過的(de)詞條，噪聲小；社交數據，像微博和(hé)微信等展現用(yòng)戶的(de)個(gè)性化(huà)、主觀化(huà)、時(shí)效性，可(kě)以用(yòng)來(lái)做(zuò)個(gè)性化(huà)推薦、情感傾向分(fēn)析、以及熱(rè)點輿情的(de)檢測和(hé)跟蹤等；社區(qū)、論壇數據，像果殼、知乎等爲搜索引擎提供了(le)問答(dá)知識、問答(dá)資源等數據源。另一方面，因爲深度學習(xí)采用(yòng)的(de)層次結構從大(dà)規模數據中自發學習(xí)的(de)黑(hēi)盒子模式是不可(kě)解釋的(de)，而以語言爲媒介的(de)人(rén)與人(rén)之間的(de)溝通(tōng)應該要建立在相互理(lǐ)解的(de)基礎上，所以深度學習(xí)在搜索引擎和(hé)機器翻譯上的(de)效用(yòng)沒有語音(yīn)圖像識别領域來(lái)得(de)顯著。

責任編輯：中山網站建設
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