隨著人類進入智能時代，智能設備和數(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域將涌現(xiàn)更有影響力的前沿研究和技術創(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，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上調節(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，也用于拼寫校正，手寫識別和統(tǒng)計學的機器翻譯?！?/p>
除了關于學術研究的興趣，語言模型還是許多應用深度學習的自然語言處理架構的關鍵組成部分。語言模型可以學習詞與詞之間的概率關系，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換成符合說話者預期的相應的單詞序列。”給定依據(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
