作为未来技术发展的前沿领域，人工智能在技术应用方面有很多细分领域，如深度学习、推荐引擎、计算机视觉、智能机器人、自然语言处理、实时语音翻译、视觉内容自动识别等。其中，自然语言处理是人工智能领域的一个重要方向。总体而言，人工智能自然语言处理推动了语言智能的不断发展和快速突破，并越来越多地应用于各行各业。总而言之，自然语言处理是人工智能的一种应用，为需要快速可靠地分析文本数据的公司提供了广泛的应用。这有效地实现了人机交互，并允许对以前未使用的大量数据进行分析和格式化。从2008年至今，受到图像识别和语音识别领域成果的启发，人们逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理的研究。从最初的词向量到2013年的word2vec，将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮。近两年，人工智能自然语言处理的应用包括机器翻译、信息检索、智能问答系统等。在智能问答方面，借助人工智能自然语言处理，人们可以准确分析用户所需的知识，通过与用户的交互为用户提供个性化、实时的信息服务。例如，浏览知乎时，会有相关问答推送、热词、焦点问题排行榜等，企业进入人工智能自然语言处理领域，也为相关行业的发展注入了更多活力。百度就是其中之一。目前，百度不仅在自然语言处理技术和行业应用方面取得了丰硕成果，而且秉承开源、开放、合作共赢的理念，构建了基于飞桨、集成语言的深度学习平台。和知识核心技术，多元化的场景解决方案。方案开源开放的量产平台，为广大开发者的技术创新提供了相应的支持。放眼国外，在阅读理解领域，斯坦福大学于2016年通过亚马逊众包平台建立了基于维基百科的数据集SQuAD，微软亚洲研究院于2016年开放了基于Bing搜索记录的数据集MSMARCO。在医学领域，基于云平台，利用人工智能和自然语言处理，为患者护理过程中的关键算法提供实时支持。基于集成电子健康记录的软件，直接在患者护理中使用预测建模、机器学习、临床NLP和人工智能，可以帮助医务人员进行实时决策。有分析指出，面对当前人工智能自然语言处理模型规模越来越大，对计算机计算能力的需求越来越大，软件和计算机硬件层面的协同创新意义重大。多模态融合的核心模式应该由具体任务来确定，自然语言可以看作是一个符号系统。但是，如果不探索符号所代表的实际对象，就很难了解符号的内在本质。随着人类进入智能时代，智能设备和各类数据的数量正在快速增长。经过多年的发展，自然语言处理领域取得了长足的进步，但也面临着诸多挑战，其中最重要的有两个：语义理解（知识、常识学习问题）和低资源问题。面对客户服务系统、小语种机器翻译、领域特定对话系统、多轮问答系统等标签数据资源匮乏的问题，自然语言处理目前还没有通用高效的解决方案。但是，克服相关问题还需要一定的时间。自然语言处理是人工智能帽子上的明珠，而弥合语言鸿沟的机器翻译是自然语言处理的典型应用技术之一。机器翻译的发展从使用规则系统开始，到统计机器学习方法，再到解决算法、计算能力等各个方面的问题，不断迈上新台阶。随着技术的快速发展，人们将越来越深入地理解自然语言，掌握知识，推动人工智能技术发挥更大的价值，为社会进步和产业发展提供更多动力。
