人类是有思想和灵魂意识的，能够随机应变，能够观察所说的和读到的。在自然语言研究之初，科学家们试图让机器理解自然语言，所以他们把重点放在了机器对语言规则的理解上。当时科学家突然意识到一种新的算法，就是用统计的方法在足够大的数据库中处理自然语言。这种方法提出后，自然语言的研究如雨后春笋，速度和质量都有了很大的提高。
目前基于自然语言处理的实际应用有哪些？
主要有以下7种应用1. 文本分类文本分类Text ClassificaTIon文本分类是指给定一个文本，预测其所属的预定类别。2. 语言建模语言建模真的是一个很有趣的自然语言问题的子任务，特别是在其他一些任务的基础上调节语言模型。问题是预测出给定单词的下一个单词。 该任务是语音或光学字符识别的基础，也用于拼写校正，手写识别和统计学的机器翻译。
3. 语音识别语音识别是解决如何理解人类所说的问题。语音识别的任务是将包含口语在内的自然语言的声学信号转换成符合说话者预期的相应的单词序列。4. 说明生成说明生成是解决如何描述图像内容的问题，依照诸如照片等的数字图像生成和图像内容相关的文本描述。说明生成的语言模型用于根据图像生成标题，一些具体的应用包括描述场景的内容创建照片的标题描述视频5. 机器翻译机器翻译是指将一种语言的源文本转换为另一种语言。
机器翻译，从一种语言到另一种语言的文本或语音的自动翻译，是NLP最重要的应用之一。6.文档总结文档总结是指根据文本创建对应简短描述的任务。其语言模型用来输出基于完整文档的总结。相关应用如下创建文档标题。生成文档摘要。7. 问题回答问题回答是指给出一个主题如文本文档回答有关该主题的具体问题。
自然语言的研究有什么意义？
谢谢邀请。自然语言是发展人工智能的基础技术支撑之一。人类研究自然语言已经有几十年时间，现在我们已经开始享受自然语言处理的研究带给我们的好处。从语音识别语言翻译，到智能输入新闻分类等等都用到了自然语言处理的研究成果。自从计算机发明以来，人类就开始思考一个问题，机器能否理解自然语言。如果机器能够理解自然语言，那么机器将有可能具有和人类一样的智能，无障碍地和人类进行交流。
自然语言研究初期，科学家们试图想让机器理解自然语言，因此便专注于机器对语言规则的理解。但是这项任务实在太繁重了，而且无论怎么努力，总是不能穷尽人类在使用自然语言交流中的所有规则。这一探索阶段花费了20多年。转机发生在20世纪70年代。那个时候，科学家们突然意识到了一种新的算法，就是在一个足够大的数据库中通过统计的方法来对自然语言进行处理，这种方法提出来之后，自然语言的研究如雨后春笋，速度和质量都有了很大的提升。
发展到现在，我们已经有了很丰富的研究成果。现在是人工智能研究的火热时期，各种先进的算法被提出来，各种先进的人工智能被发明出来，人类文明的地位开始逐渐遭到质疑和挑战。Sophia是第一个被赋予公民身份的机器人，她内部的算法已经可以达到与人类几乎无障碍的交流，这里面自然语言处理便起到了很大的作用。但正如我们所说的，Sophia真的理解了人类的语言吗？并不能这样说。
人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？
自然语言处理技术在 电力行业 的 应用分布具体应用案例如下 电网检测警报 传统的电网检测警报无法对在短时间内对发生的警报事件做出准确的判断。鉴于目前监测报警信息效率低的现状，人工智能技术为电网业务提供了有效的解决方案。首先，通过自然语言处理技术对报警信息文本的特征进行分析和整理，并做好预处理工作。
基于Word2vec模型，对监控报警信息进行矢量化。最后，根据报警信息的特点，建立了基于LSTM和CNN的监控报警事件识别模型。该模型可以与多种识别模型进行比较，验证该方法的可行性和有效性。电网维护智能问答系统通过机器阅读和理解技术读取和分析电网安全规程的文件，然后对文件中的段落进行索引。
