看過科幻電影的人就知道，在幾乎所有科幻電影中的人工智能，都是具備能聽懂人類語言能力，不僅如此，它們還可以使用人類語言和你流利的交流，還會講笑話，甚至使用雙關語。

然而回到現實后，讓我們認清科幻畢竟是科幻，比如現在我們手機中的語音助手siri，當你和她對話時，你就會發現，Siri回答的話題也有相當大部分來自預先設定好的語料庫。很多的時候她并聽不懂我們在說什么，或者說是脫離了她預測語料庫，所以她沒有辦法回答我們。

可想而知，在科技發達的今天，讓機器聽懂人類語言、讓機器理解我們說的話，也并不是一件容易的事情。就算是我們現在廣泛使用的語音轉換文字功能，準確率也只在95%左右徘徊，如碰到方言、生僻詞、專有名詞或者同音詞時，準確率更會迅速下降。

讓機器人聽懂人類的語言，理解人類的語言表達真的那么難嗎？

我們知道計算機無法理解我們說什么這是最為致命的，這時為了能夠分析和利用這些文本信息，就需要用到NLP技術。NLP，即自然語言處理，就相當于存在于機器語言和人類語言之間的翻譯，通過搭建溝通的橋梁，能夠高效實現人機交流的目的，計算機以一種聰明而有用的方式分析，理解和從人類語言中獲取意義的一種方式。

機器通過需求識別，也就用戶提出了多種多樣的、復雜的、基于情感式的、語意模糊的需求進行深刻分析，精確地理解用戶的需求；而在識別這些用戶需求之前機器需要經過海量的網絡數據與知識的挖掘分析，將各種結構化、非結構化、半結構化的知識進行組織與梳理，最終以結構化、清晰化的知識形式完整地呈現給用戶。

用戶在于智能機器對話的時候，智能機器根據用戶的需求來提供“建議”，甚至是“猜測”用戶可能會有什么未想到、未提出的需求，從而“先人一步”為用戶提供相關的擴展信息。

接觸過人工智能的朋友應該知道，目前NLP的方法是基于深度學習，這是一種AI，它是在不斷檢查和使用數據中的模式來改善程序對語言的理解。所以可以說自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要研究方向，它是研究人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。也許哪一天人們通過對自然語言處理的不算深入，可以讓機器人聽懂人類的語言，理解人類的語言表達。

自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。通過自然語言處理和主題建模可以使技術優化、競爭分析和微弱信號檢測等流程得到改善，加快海量文本數據分析，而以上環節都是創新驅動的關鍵所在。
責任編輯：YYX