随着人工智能技术的发展，我们生活中的很多应用都被赋予了“AI”的色彩。例如，可以使用计算机来帮助翻译外文文件。但有时人工智能会出现故障并变得不那么聪明，尤其是在语言处理方面。那么如何才能让人工智能真正“聪明”呢？自然语言处理技术是一个重要的途径。自然语言处理技术（naturallanguageprocessing，简称NPL）是人工智能的一个重要分支，其目的是利用计算机对自然语言进行智能化处理。基本的自然语言处理技术主要围绕语言的不同层次展开，包括音素（语言的发音规律）、形态（单词和字母如何组成单词、单词的形态变化）、词汇（单词之间的关系）、句法（单词如何形成句子）、语义（语言表达的对应意义）、语用（不同语境下的语义解释）、语篇（句子如何组合成段落）7个层次。这些基本的自然语言处理技术往往被应用到各种下游的自然语言处理任务中，例如机器翻译、对话、问答、文档摘要等。科学家们研究自然语言处理技术（NLP）的目的是让机器理解人类语言，用自然语言与人类交流，最终拥有“智能”。在人工智能时代，我们希望计算机具备看、听、说、做的能力。语言是人类区别于动物的最重要特征之一。语言是人类思维的载体，也是知识凝聚和传承的载体。在人工智能领域，研究自然语言处理技术的目的是让机器能够理解并生成人类语言，从而与人类平等、流畅地进行交流。但如今的人工智能往往与我们的人工评价有很大差异，这也是基于AI算法的自动评价面临的最大挑战：如何保持与人类评价的一致性？迎接这一挑战需要解决许多问题。以智能阅卷为例：如何制定适用于计算机的评价标准？人工智能如何应对千变万化的语言？评分综合评价指标如何设计？有科学家认为，大数据与丰富知识的双轮驱动可能是解决问题的关键，即在大数据驱动中加入丰富知识驱动，可以突破目前智能语言处理技术的瓶颈。总而言之，自然语言技术的发展表明，人工智能技术的核心仍然是“人”。“人工智能和机器学习为决策过程带来的支持和信心将加速创新，但这并不意味着人类的缺席。人类仍然需要定义分析的起点、注释主题并从收集的信息中提取所需的数据。“
