人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用
摘要：如今，随着人工智能的迅速发展，自然语言处理技术已经成为互联网应
用中的一个炙手可热的研究方向，各大公司也都投入巨额资金和高端人力。

但是，在高速发展过程中的自然语言处理技术仍然面临着巨大挑战。

在这样的背景下，
本文主要探讨了人工智能时代下的自然语言处理技术发展应用有关内容，可供参考。

关键词：人工智能；自然语言；处理技术；发展应用
1自然语言处理的概述
自然语言处理是使用计算机对自然语言的音，形，义进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成的操作和加工。

主要包括自然
语言理解和自然语言生成两个流程。

其中自然语言理解是指计算机能够理解自然
语言的意义。

自然语言生成是指计算机能够以自然语言来表达给定的意图。

2自然语言处理的相关技术和应用分析
2.1个性化智能推荐
个性化智能推荐以自然语言文本挖掘为基础，具有信息过滤的作用，能够以
用户档案或者历史行为记录为依据，对用户的兴趣爱好进行学习，进而围绕给定
物品岀发，对用户的偏好或者评分进行预测。

电子商务发展过程当中，信息处理
面临着信息过载的问题，用户如何在快速增长的资源中对自己所需信息进行准确
定位，是一个重要的问题，正如同商家需要向用户提供精准恰当的服务一般，都
存在一定难度。

推荐系统的诞生极大地缓解了这个困难。

通过跟踪用户在商城的
浏览、选购、下单等行为，提供基于用户行为的商品推荐，提高商品曝光率和用
户决策效率。

“猜你喜欢”、“购买过此商品的用户还购买过……”对于离不开社交平台、电商、生活服务的现代互联网用户来说，个性化推荐已经不是什么新鲜事儿。

它改变了商家与用户的沟通方式，加强了和用户之间的交互性。

据报道，推荐系
统给亚马逊带来了35%的销售收入，给Netflix带来了高达75%的消费，而且Youtube主页上60%的浏览来自推荐服务。

在新闻服务领域，以细分化的数据分
析为基础的个性化新闻推送已经成为新闻客户端的重要方式。

通过用户个人的信
息阅读内容、时长、评论等偏好，以及社交网络甚至所使用的移动终端设备机型等，综合分析用户所关注的信息源与信息核心词汇，进而进行专业的细化分析，
从而进行新闻整理推送，基本实现了新闻的个人定制服务.让平台更“懂”用户，提
升了用户体验和粘性。

2.2语音识别技术
以机器为支持来对过程进行识别和理解，促进语音信号向文本与命令技术的
转变，这就是语音识别技术的整个过程，从本质上来说，就是确保人类的语言能
够为机器所理解，促进人类语音词汇内容向计算机可读数据的转化，从而满足应
用需求。

在这一过程当中，需要将连续讲话进行合理分解，建立规则以准确理解
语义。

前端降噪、语音切割分帧等都是语音识别技术的重要流程，可将其框架分
为声学模型、语言模型以及解码这三个方面。

在智能家居领域，普通家庭都会有
很多需要红外遥控器控制的家电，由于红外线传输会受到空间位置影响，一个可
将多个遥控设备集中于一体并且可以通过声音控制其常用功能的集成设备，能自
动切断电源，调换频道。

双手没有空闲的状态下，可以通过语音来与智能音箱进
行交互，从而达到遥控、问答、点歌、网购的目的，例如在淋浴过程中，通过语
音来控制水温，或者控制室外空调的温度；开车过程中通过智能音箱来进行电话
联系，可以使手机保持地图的显示状态，不必切换来干扰驾驶人员。

2.3机器翻译技术
机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言（源语言）转换
为另一种自然语言（目标语言）的过程。

在电子商务领域，随着跨境电子商务的
快速发展，许多与不同语言相关的问题应运而生。

对于想要做跨境电商业务的网
站而言，就会涉及到网站以及APP的多语言化，用户当然希望使用自己的语言进
行搜索，但是对于跨境电商网站而言，不可能花费很大的成本为每个国家的用户
都建立一套自己的搜索引擎，这样的成本实在是太大了。

另外，用户通过网站的
内部导航找到自己想要的类目，再找到自己想要的商品，用户在看过商品标题之后，往往会再看一下商品的详细描述，有一些用户还会看一下商品的评论。

如果
受到语言的影响，用户无法获取自己所需的信息，则会毫不犹豫地关掉页面，这
就会在一定程度上造成用户流失问题。

在海量信息下，信息交互需求也明显增大，大数据翻译可通过机器翻译技术应用来实现，机器翻译应用层也不断涌现，每日
实际在线翻译量在1万亿词以上。

3自然语言处理的发展展望
在历经数十年的发展后，自然语言处理不断进步，尤其是机器翻译技术水平
的提升，为社会群体的工作与生活带来了诸多便利，成本较低，效率较高，技术
产业化发展也具备了优良的条件。

在实际操作过程中，在翻译软件中输入文档，
能够立即获得译文，并且是免费的。

网页要求不高的情况下，可通过网络来寻找
源语文件。

这样，机器翻译对于人工翻译来说，优势就非常明显。

他对于许多公
司商业信函方面的翻译业务是极具吸引力的。

但是依然没有人工智能系统可以做
到完整的理解人类语言。

说话人的语气、语调、肢体语言无法得到充分利用。

比
如在文学作品中，作者常常会运用一些写作技巧来为作品增色。

这将会使得机器
翻译使用在那些任务重复性较大、翻译难度较低的场景，但不可能取代文献著作
翻译等高要求的翻译人员。

对于个性化推荐，不只社交网络，搜索引擎、电商、
网络媒体等各种网络平台功能与体验的提升，都依赖于对用户数据的收集分析。

换句话说，网络用户允许自己的数据在某种程度上被分析和利用，也是享受到更多、更好服务的必然前提。

否则就会出现相关的法律和伦理问题，2018年美国Facebook社交媒体网站上超过5000万用户信息数据被一家名为剑桥分析的公司
不当获取，这篇报道在世界范围内引发了轩然大波，并不断发酵至今。

4结语
总之，以先进技术为支持，各网络平台的功能不断丰富，体验也得以优化，
这都离不开用户数据的收集与分析，以确保个性化推进的顺利实现。

在网络用户
能够享受更好服务的情况下，允许自己数据在某种程度上被分析和利用。

在人工
智能时代背景下，自然语言处理技术的应用发展仍面临着诸多挑战。

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作者介绍：
黄宇，性别：男；籍贯：贵州；民族：汉；学历：本科；职称：工程师；
职务：地区电网调度值班长；研究方向：电网电力调度；单位?：贵州电网有限
责任公司贵阳供电局。

项目名称：基于声纹和智能语音的调度操作票系统辅助监督机器人研究与应用??。