语言是人类独有的技能，是人类智慧的表达。
人工智能时代，自然语言处理（NLP）技术赋予机器这样的语言功能，赋予机器自然语言识别能力，为用户体验开辟了新路径。
在近日举行的Google Cloud Next 18大会上，谷歌推出了旗下首款解决方案产品（行业解决方案产品）——Contact Center AI，它集成了虚拟助理、智能信息挖掘和情感分析等功能，不仅帮助员工有效解决问题提升用户体验，展现人工智能语言技术的新突破。
看似科幻小说中的场景已经成为现实，但为了维持人与机器的关系，机器必须能够实现直观、自然的语言交流，这对 NLP 技术来说仍然是一个挑战。
许多公司已经开始研究NLP很长时间了。
这项技术几乎和人工智能一样早出现，但仍处于起步阶段。
语言是人们交流信息的主要工具。
如果我们想让机器也有同样的机制，我们就必须了解人类语言的复杂性以及人类使用语言的行为习惯。
其中，情感分析、问答和多任务学习是机器人逐渐走向成熟的领域。
重要途径。
情感分析语言本质上很复杂，正常人需要几年的时间才能掌握一门不熟悉的语言。
对于机器人来说，如果我们想用人工智能解析给定的语句，首先要实现情感分析，比如判断一条影评是正面还是负面，或者分析说话者是高兴、愤怒、惊讶、或悲伤的等待。
从客户服务到在线社区审核再到算法交易，通过分析数千条推文或数百条产品评论来了解公众对产品的看法对企业来说价值巨大。
研发人员很早就开始从事自然语言处理中的情感分析。
随着NLP的进步，情感分析也在不断完善。
例如，CRM解决方案提供商Salesforce推出的一款产品——Einstein AI（爱因斯坦人工智能服务）可以帮助客户对电子邮件和社交媒体聊天文本进行情感分析，进而了解用户信息，帮助识别企业客户。
下一步产品规划。
Salesforce首席科学家Richard Socher表示，机器人仅仅实现简单的语义理解是不够的。
有时需要一定的上下文，需要联系上下文来做出判断。
例如，您是肥皂制造商，用户说“这款肥皂真的很适合婴儿！”在产品评论中。
按照表面语义，可能是对产品的正面评价，但如果考虑上下文，整个语言环境是对产品的负面评价，那么这句话的意思也可以理解为“这个产品是特别糟糕！”不要用在婴儿身上！”因此，NLP 的真正挑战是理解特定语言上下文中语言的细微差别，这需要通过简单的标记数据改进模型训练，以及能够连接上下文以在各种环境中共享知识的新模型问答 NLP 的发展加快了信息化的速度，Siri 和 Google Assistant 等应用程序的出现解决了许多常见的自然语言处理问题，但是对于许多困难的问题，机器仍然无法为我们提供解决方案。
如果我们想让计算机达到预期的结果，我们还需要确保计算机理解这个问题，如果你问“我的飞机什么时候到达？”，计算机需要知道你是否在谈论航班。
你从其他地方订购的飞机或者某种飞机型号，它需要使用上下文来猜测我们单词的真实含义，通过NLP，我们可以让机器学习如何通过上下文来分析句子。
这样，人工智能就可以同时处理所有上下文，而不会丢失重要信息。
多任务学习在IT领域，企业更擅长为单一任务构建人工智能模型，但更直观、细致、上下文化的对话界面需要不断学习的人工智能模型——将新任务与旧任务进行整合一起学习执行更复杂的任务。
对于其他领域来说，人工智能或许可以达到这样的标准，但就语言而言，它需要很大的灵活性。
这里我们举个例子：“谁是我的客户？”这是一个足够简单的任务。
但“谁是我某产品在西部地区最好的客户？”现在，我们添加了一些复杂的条件，需要一系列的集成任务来回答这个问题，例如：如何定义“最佳”？西部地区的客户到底在哪里？哪些因素让顾客对产品感兴趣？这里我们在查询条件中添加了一项，问题的复杂度明显增加。
Salesforce Research 最近创建了自然语言十项全能，利用问答的力量在单个模块中解决 NLP 中最困难的 10 项任务：问答、机器翻译、摘要、自然语言推理、情感分析、语义角色注释、关系提取、目标导向对话、语义分析、常识代词解析。
使用多任务问答模型，每个任务都被视为一种问答形式。
单个模型联合处理不同的任务，无需特定的参数或模块。
这不仅意味着开发人员不需要为每个任务进行构建和训练。
和优化模型，还意味着模型将具有零样本（zero-shot Learning）能力，即模型无需任何训练就可以处理它从未执行过的任务。
索切尔解释说，这个问题的答案非常广泛——你可以问任何你想问的问题——而且这项研究提供了一个可以解决多项任务的单一模型。
虽然目前NLP仍处于起步阶段，但我们可以看到其巨大的发展潜力。
随着人工智能的发展，我们期待新的自然语言处理技术体验。