信息檢索信息檢索也稱(chēng)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(hù)需要的相關(guān)信息。**系統(tǒng)通過(guò)理解用戶(hù)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(huà)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(hù)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(xún)、退換貨、促銷(xiāo)活動(dòng)咨詢(xún)，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?；诮y(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(lèi)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(hù)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(lèi)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(lèi)反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)和人類(lèi)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(huà)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(lài)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(zhuān)業(yè)度。巢湖上門(mén)安裝智能客服量大從優(yōu)

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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(chēng)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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