试论自然语言信息处理的智能化应用论文关键词
自然语言处理技术在智能对话系统中的应用
自然语言处理技术在智能对话系统中的应用智能对话系统是指一种能够与人类进行自然语言交流的计算机程序。
近年来，随着人工智能的不断发展，自然语言处理技术在智能对话系统中得到了广泛的应用。
本文将探讨自然语言处理技术在智能对话系统中的应用，并分析其对智能对话系统的意义和影响。
一、自然语言处理技术简介自然语言处理技术（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支。
它通过对自然语言的理解与处理，使计算机能够理解人类的语言，并从中获取有用的信息。
自然语言处理技术包括语音识别、语义理解、文本生成等多个方面。
二、智能对话系统的基本原理智能对话系统主要由输入、理解处理和输出三个模块构成。
输入模块接收用户的语音或文本输入，将其转化为计算机可理解的形式；理解处理模块利用自然语言处理技术解析用户的输入，理解其意图和需求；输出模块将计算机的回应转化为自然语言，向用户做出响应。
三、自然语言处理技术在智能对话系统中的应用1. 语音识别语音识别是智能对话系统的重要组成部分。
通过将语音转化为文本，使得计算机可以理解用户的语音输入。
自然语言处理技术在语音识别中起到关键作用，能够将用户的语音准确转化为文本，为理解处理提供基础。
2. 语义理解语义理解是智能对话系统中的核心技术之一。
它通过分析用户输入的句子结构、词义等信息，准确理解用户的意图和需求。
自然语言处理技术可以帮助对话系统识别关键词、分析上下文、推断用户意图，从而更好地与用户进行交互。
3. 文本生成文本生成是对话系统的输出环节，它将计算机的回应转化为自然语言，向用户做出响应。
自然语言处理技术可以帮助对话系统生成流畅、准确的文本，使得系统的回应更加自然、易懂。
四、自然语言处理技术在智能对话系统中的意义和影响1. 提高用户体验自然语言处理技术的应用使得智能对话系统能够与用户进行更加自然、流畅的对话。
用户可以通过自然语言与系统进行交流，无需繁琐的命令操作或输入特定的关键词，大大提高了用户的使用体验。
浅议自然语言信息处理的智能化应用
浅议自然语言信息处理的智能化应用摘要：近年来，计算机技术迅速发展，已经走进各行各业，发挥着无可替代的作用，而随着其科技的高速发展，作为人机交互的关键技术之一的自然语言信息处理也取得了骄人的成绩，在计算机领域发挥着重要的作用。
本文就对自然语言信息处理技术从起源到发展，并且对该技术在文本和语音方面的应用进行深入的研究，对计算机技术的的发展也作出一定的分析。
关键词：自然语言信息处理智能化应用发展浅议自然语言信息处理的智能化应用1、前言我国的计算机技术正在逐渐的接近国际发展的水平，人工智能的水平也得到了快速的发展，而与此同时，我国的自然语言信息技术发展也得到了较大领域的发展。
而随着人们生活水平的提高，人们对信息的需求也在提高，以及对信息的查询等功能的要求也在提升，本文对此展开分析。
2、技术概念浅析产生与上世纪40年代末期的自然语言信息处理技术在近几十年得到了迅猛的发展，该技术的产生主要是为了改善人与计算机之间的互相交流而设计的，主要是通过采用计算机的技术来对自然地语言进行加工处理的一项高端新手段。
由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。
在经过相关人员的实践研究，该项技术在国内外均得到了很好的发展，一般将其处理程序归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。
语言形式化描述是计算机处理的基础，采用的方式主要是通过对技术的本身进行研究，对其运行的规律进行描述，主要运用的是数学的方法，便于计算机处理，相关专家称其为对自然语言进行数学建模的过程。
第二部程序是将第一步转化的语言转化成计算机可以处理、控制的计算机语言，在完成这一步骤后，进行功能性的评估和预测。
从以上的讨论中我们可以发现，自然语言信息处理技术涉及的学科众多，包括数学学科，计算机科学，语言学、统计学等多个方面。
3、智能化应用浅析3.1 文本方面的智能化应用随着中西文化交流的增强，翻译成了一门非常重要的学科，而利用计算机进行自动翻译更是被广泛的应用，自然语言处理技术就是为了解决一系列的文本问题而设计的，近年来更是朝着智能化的方向发展。
自然语言信息处理的智能化应用
引言 近 年 来 随着 计 算机 技 术 和 人 工智 能 的 快速 发 展 ， 自然 语 言信 息处理技术 已取得了长足的发展 。 于此同时人们在快速信息检索、 语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切 。如何将 自然语言 处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面 已成为 目前应用 研 究 的一 个 关键 。论 文将 从 自然 语 言信 息 处 理 的基 础 出 发 ，系 统 的 论述 它在 语音 和 文本 方 面 的广 泛 应用 。 二、 自然语言信息处理技术简介 自然语言信息处理技术产生于上个世纪 ４ 年代末期，它是通 Ｏ 过采 用 计 算 机技 术 来 对 自然 语 言 进行 加 工 处 理 的一 项 技术 。该 技 术 主要 是 为 了方 便 人 与计 算 机 之 间 的交 流 而产 生 的 。 由于 计 算机 严 密 规 范 的 逻辑 特 性 与 自然 语 言 的灵 活 多 变使 得 自然语 言 处 理 技 术较 复 杂 。通 过 多 年 的发 展 ， 该项 技 术 已取 得 了巨 大 的进 步 。其 处 理过 程 可 归纳 为 ： 语言 形 式 化 描述 、 处理 算 法 设 计 、处 理算 法 实 现和 评 估 。其 中， 语言 形 式 化描 述 就 是通 过 对 自然语 言 自身 规 律进 行 研 究 ，进 而 采 用数 学 的 方 法将 其 描 述 出来 ， 以便 于 计 算机 处 理 ，也 可 认为 是 对 自然 语 言 进 行数 学 建 模 。处 理 的算 法 设 计就 是将 数 学 形 式化 描 述 的语 言 变 换 为计 算 机 可操 作 、 控制 的对 象 。 处理算法实现和评估就是通过程序设计语言 （ Ｃ 如 语言 ）将算法 实现 出来 ， 并对 其性 能和 功 能进 行评 估 。 主要 涉及 到 计算 机技 术 、 它 数 学 （ 要 是建 模 ） 、统计 学 、语 言学 等 多个 方面 。 主 三、 能应用 智 通过 多年的研究 ，自然语言信息处理技术 已经取得 了巨大的 进 步 ， 别 是在 应用 方 面 。 特 它主 要被 应 用于 文 本和 语音 两个 方 面 。 （ ） 自然 语 言信 息处 理在 文 本方 面 的智 能应 用 一 在 文本 方 面 ， 自然 语 言 处理 技 术 主要 应 用 在 语 言翻 译 、字 符 识 别 、 文本 信 息 过 滤 、信 息 检索 与 重 组 等方 面 。其 中， 语 言 自动 ห้องสมุดไป่ตู้翻 译 是 一个 十 分 重 要 并具 有 极 大现 实 意 义 的项 目。它 涉 及 到计 算 机 技 术 、数 学 建 模技 术 、 心 理学 以及 语言 学 等 多个 方 面 的 学科 。 通 过 近 些年 的努 力 已得 到 了一定 的发 展 。 自然 语 言处 理 技 术 已在 多 个 方 面提 升 了翻 译 的效 率 和准 确 性 。如 自然 语言 处 理 中 的语 言 形 态 分析 与 歧 义 分析 对 翻 译 技术 来 说 十分 重 要 ，可 以很 好 的处 理 翻 译 中 的 多意 现 象和 歧 义 问题 ，从 而 提高 翻 译 的准 确 性 。 字符 识 别 具 有广 泛 的商 业应 用 前 景 ，它 是 模 式识 别 的 一个 分 支 。 字符 识 别 的 主要 过 程 可 分 为预 处 理 、识 别 以及 后 期 处 理 。 目前 ，字 符 识 别 已得 到 了广 泛 的应 用 ， 并且 效 果 良好 ，但还 存 在 识 别不 准 确 的 问题 ，其 主 要 问题 就 出在 合 理 性 上 ，其 中 后期 处 理 就 涉及 到 采 用 词义 或 语 料 库等 对 识 别 结果 进 行 合理 性 验 证 ，通 过 该 技术 就 能 很 好 的解 决 识 别不 准 确 的 问题 ，当 出现 识 别 不准 确 、 出现 多 个 识别 结 果 时 可 以通 过 合 理 性验 证 技 术 高效 的过 滤掉 异 常 选 项 ，从 而 实 现 快 速 、准 确 的 识 别 。 目前 自然 语 言信 息 处理 技 术在 文 本 方 面应 用 最 广 的 就 是文 本 检 索 。通 过采 用 自然 语 言信 息 处 理 技术 ，一方 面 能快 速分 析 用 户 输入 信 息 并进 行 准 确理 解 为 检 索提 供 更 加准 确
大学生毕业论文范文基于人工智能的自然语言处理技术研究
大学生毕业论文范文基于人工智能的自然语言处理技术研究近年来，随着人工智能技术的迅猛发展，自然语言处理技术已经成为一个备受关注和研究的领域。
特别是对于大学生毕业论文来说，以人工智能为基础的自然语言处理技术不仅能够为人们提供更加高效准确的自然语言处理工具，还有助于推动语言学和计算机科学的融合，为现代社会的信息传递和沟通提供更多可能性。
自然语言处理是一门研究如何使计算机能够理解人类语言并进行智能处理的学科。
其核心目标是设计和开发能够与人类进行自然语言交互的计算机系统。
在这一领域中，基于人工智能的技术被广泛应用，并取得了令人瞩目的进展。
首先，基于人工智能的自然语言处理技术在机器翻译领域有着重要的应用。
传统的机器翻译方法往往面临语义理解和语言表达的困难，导致翻译结果常常出现错误或不准确的情况。
而基于人工智能的自然语言处理技术，利用强大的语义分析和机器学习算法，能够更好地理解源语言和目标语言之间的语义关系，提高机器翻译的准确性和流畅度。
其次，基于人工智能的自然语言处理技术在信息检索和文本挖掘方面也发挥着重要作用。
在海量文本数据中，通过传统的关键词匹配方式进行信息检索往往难以满足用户的需求，效果有限。
而基于人工智能的自然语言处理技术可以通过语义理解和上下文分析，更准确地理解用户的查询意图，并提供相关性更高的搜索结果。
同时，在文本挖掘领域，自然语言处理技术可以帮助人们从大量文本数据中提取出有用的信息，帮助企业进行舆情监测、市场分析等工作。
此外，基于人工智能的自然语言处理技术还广泛应用于语音识别、情感分析、语义理解等领域。
通过语音识别技术，计算机能够将人类的语音信息转化为可供机器处理的文本信息，为人机交互提供了更加便捷的方式。
情感分析技术可以根据文本内容推断出人们在表达情感时所呈现的情绪状态，有助于企业了解消费者的需求和评价。
而语义理解技术则可以进一步提升自然语言处理系统的智能化水平，实现更为准确和完善的人机对话。
自然语言处理在人工智能中的应用和原理
自然语言处理在人工智能中的应用和原理自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的重要分支之一，在当今科技飞速发展的时代，NLP的应用已经渗透到了各个领域。
通过对文本的处理和分析，NLP技术使得计算机能够理解、生成和使用人类语言，从而实现人机之间的自然交流。
本文将深入探讨，分析其在各个领域的具体应用，并探讨NLP背后的技术原理和发展趋势。
首先，我们来介绍一下自然语言处理在人工智能中的应用。
随着社交网络、在线购物、智能家居等互联网应用的普及，NLP技术被广泛应用于文本分类、情感分析、实体识别、机器翻译等领域。
在搜索引擎领域，NLP技术通过对用户查询意图的理解和信息检索，提高搜索结果的准确性和相关性。
在智能客服系统中，NLP技术可以通过语音识别和语义分析，实现自动回复、语音合成功能，提升用户体验。
在金融领域，NLP技术可以分析并预测市场趋势，帮助投资者做出决策。
在医疗领域，NLP技术可以对医学文献进行文本挖掘，帮助医生做出诊断和治疗方案。
其次，我们来探讨一下自然语言处理的原理。
自然语言处理是交叉学科的研究领域，涉及计算机科学、语言学、数学等多个学科的知识。
在NLP的研究中，有几个核心问题需要解决。
首先是词法分析，即将文本分解成词语的过程。
词法分析通常包括标记化、词干化、词形还原等操作，以便计算机能够理解文本含义。
其次是句法分析，即分析句子中的词语之间的语法关系。
句法分析通常包括依存句法分析、短语结构分析等。
再次是语义分析，即理解句子的意义和语境。
语义分析通常包括词义消歧、指代消解等。
最后是语音合成和语音识别，即将文本转化成语音或将语音转化成文本的过程。
除了以上的核心技术，自然语言处理还涉及到很多其他技术和模型。
例如，词向量模型是一种将词语表示成实数向量的方法，可以捕捉词语之间的语义关系。
深度学习模型如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)在NLP领域也得到广泛应用，可以处理长文本和序列数据。
自然语言处理在人工智能中的应用
自然语言处理在人工智能中的应用人工智能技术作为当今科技领域的热门话题之一，已经渗透到了我们日常生活的方方面面。
其中，自然语言处理作为人工智能中的重要分支之一，在实际应用中发挥着重要的作用。
通过利用自然语言处理技术，计算机能够理解、处理和生成人类语言，从而实现与人类之间更为自然的交流和互动。
一、自然语言处理的基本概念及发展历程自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的一个重要研究方向，旨在研究计算机与人类自然语言之间的交互和处理问题。
自然语言处理的研究范围包括语音识别、语言理解、语言生成等多个方面。
自然语言处理技术的发展可以追溯到上世纪五六十年代，随着计算机技术的迅速发展和人工智能概念的兴起，自然语言处理逐渐成为人们关注的焦点。
二、自然语言处理在人工智能中的重要性在人工智能领域中，自然语言处理起着举足轻重的作用。
通过自然语言处理技术，计算机能够从人类语言中获取信息，进行语义理解和推理，最终实现与人类的交流和互动。
在现代社会中，人机交互已经成为一种普遍现象，自然语言处理技术的发展使得计算机能够更加智能地处理和理解人类语言，为人机交互提供了更为便捷和高效的方式。
三、自然语言处理在智能助手中的应用智能助手是一种集成了自然语言处理技术的人工智能应用，通过对话形式与用户进行交互，帮助用户完成各种任务。
目前市面上已经出现了多款智能助手产品，如Siri、小爱同学等。
这些智能助手通过自然语言处理技术，可以理解用户的语音指令，回答用户的问题，提供个性化的服务，极大地便利了用户的生活。
四、自然语言处理在智能翻译中的应用随着全球化的发展，人们之间的跨语言交流变得越来越频繁。
自然语言处理技术在智能翻译领域发挥着重要作用，通过对文本进行语言识别、语言翻译等处理，实现跨语言的信息传递。
目前，机器翻译技术已经取得了长足的发展，越来越多的企业和机构开始采用智能翻译技术来提高工作效率和跨文化交流。
自然语言处理技术的发展及其在智能助手中的应用
自然语言处理技术的发展及其在智能助手中的应用自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术是人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类自然语言。
近年来，随着人工智能技术的快速发展，NLP技术也迎来了快速的进步和广泛的应用。
本文将探讨自然语言处理技术的发展，并介绍其在智能助手中的应用。
一、自然语言处理技术的发展历程自然语言处理技术的起步可以追溯到20世纪40年代中期，当时人们首次开始尝试使用计算机来翻译自然语言。
然而，由于当时计算机算力有限，NLP技术的发展进展缓慢。
直到20世纪80年代，随着计算机性能的提高和算法的优化，NLP技术才真正开始快速发展。
在过去的几十年里，NLP技术得到了长足的发展。
从最初的基于规则的方法，到统计机器翻译和神经网络模型的出现，再到近年来的深度学习技术，NLP技术不断刷新着人们的认知。
目前，NLP技术已经在多个领域取得了重大突破，包括机器翻译、情感分析、问答系统等。
二、自然语言处理技术在智能助手中的应用智能助手是一种基于自然语言处理技术的应用程序，旨在通过与用户的自然语言交流，提供各种服务和帮助。
下面将介绍NLP技术在智能助手中的具体应用。
1. 语音识别语音识别是NLP技术在智能助手中的重要应用之一。
通过语音识别技术，智能助手能够将用户的语音输入转化为文本，从而理解用户的意图并作出相应的回应。
例如，用户可以通过语音输入与智能助手进行对话，并获取问答、查询天气、播放音乐等服务。
2. 语义理解语义理解是NLP技术的核心之一，也是智能助手中不可或缺的环节。
通过语义理解技术，智能助手能够深入理解用户的输入，并提取其中的关键信息。
例如，用户可以对智能助手说：“明天帮我设置一个提醒，提醒我下午三点开会。
”智能助手通过语义理解技术能够准确识别用户的需求，并自动设置提醒。
3. 机器翻译机器翻译是NLP技术在智能助手中的又一重要应用。
自然语言处理在智能写作中的应用
自然语言处理在智能写作中的应用在当今数字化和信息化的时代，智能写作正逐渐成为一种重要的工具和趋势。
而自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为其中的关键技术，发挥着至关重要的作用。
首先，我们来了解一下什么是自然语言处理。
简单来说，自然语言处理就是让计算机能够理解和处理人类自然语言的一门技术。
它涵盖了众多领域，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等等。
在智能写作中，自然语言处理的应用极为广泛。
比如说，语法和拼写检查是最基础的应用之一。
当我们在写作时，常常会因为疏忽而出现语法错误或者错别字。
自然语言处理技术能够实时监测我们输入的文字，迅速指出并纠正这些错误，让我们的写作更加准确和规范。
内容生成也是自然语言处理在智能写作中的一个重要应用方向。
如今，很多新闻网站和自媒体平台都开始使用智能写作工具来生成一些简单的新闻报道或者文章。
这些工具通过对大量的数据进行学习和分析，能够根据给定的主题和关键词，自动生成相应的文本内容。
虽然这些生成的内容可能还不够完美和富有创意，但在一些对时效性要求较高或者内容相对标准化的领域，已经能够发挥一定的作用。
此外，语言风格的优化也是自然语言处理的一大优势。
不同的写作场景和受众需要不同的语言风格。
比如，学术论文需要严谨、专业的语言风格；而社交媒体上的文案则更倾向于轻松、活泼的风格。
自然语言处理技术可以根据我们设定的目标和需求，对我们的写作进行语言风格上的调整和优化，使其更符合特定的情境和受众。
再来说说智能写作助手。
这是我们在日常写作中经常能够用到的功能。
当我们思路枯竭或者不知道如何表达某个观点时，智能写作助手可以为我们提供一些建议和灵感。
它可以根据我们已经写好的部分内容，推测出我们的写作意图和方向，然后给出相关的词汇、句子甚至段落的建议，帮助我们更流畅地完成写作。
自然语言处理还能够在文本摘要方面发挥作用。
对于长篇幅的文章或者报告，我们往往需要一个简洁明了的摘要来快速了解其核心内容。
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论文摘要:自然语言信息处理是人机交互的关键技术，已得到高速的发展。
论文首先简单的论述了该技术的起源以及发展，然后重点研究了该技术在文本和语音方面的广泛应用。
可以预测随着计算机技术的进一步发展，自然语言信息处理技术将被应用到更加广泛的领域。
一、引言
近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。
于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。
如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。
论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。
二、自然语言信息处理技术简介
自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。
该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。
由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。
通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。
其处理过程可归纳为:语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。
其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。
处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。
处理算法实现和
评估就是通过程序设计语言(如C语言)将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。
它主要涉及到计算机技术、数学(主要是建模)、统计学、语言学等多个方面。
三、智能应用
通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。
它主要被应用于文本和语音两个方面。
(一)自然语言信息处理在文本方面的智能应用
在文本方面，自然语言处理技术主要应用在语言翻译、字符识别、文本信息过滤、信息检索与重组等方面。
其中，语言自动翻译是一个十分重要并具有极大现实意义的项目。
它涉及到计算机技术、数学建模技术、心理学以及语言学等多个方面的学科。
通过近些年的努力已得到了一定的发展。
自然语言处理技术已在多个方面提升了翻译的效率和准确性。
如自然语言处理中的语言形态分析与歧义分析对翻译技术来说十分重要，可以很好的处理翻译中的多意现象和歧义问题，从而提高翻译的准确性。
字符识别具有广泛的商业应用前景，它是模式识别的一个分支。
字符识别的主要过程可分为预处理、识别以及后期处理。
目前，字符识别已得到了广泛的应用，并且效果良好，但还存在识别不准确的问题，其主要问题就出在合理性上，其中后期处理就涉及到采用词义或语料库等对识别结果进行合理性验证，通过该技术就能很好的解决识别不准确的问题，当出现识别不准确、出现多个识别结果时可以通过合理性验证技术高效的过滤掉异常选项，从而实现快速、准确的识别。
目前自然语言信息处理技术在文本方面应用最广的就是文本检索。
通过采用自然语言信息处理技术，一方面能快速分析用户输入信息并进行准确理解为检索提供更加准确的关键词，并且可以扩展检索输入的范围，让其不仅仅局限在文本输入方面，如采用语音输入或基于图像的输入;另一方面，通过采用自然语言信息处理技术可以对搜索到的信息进行处理让用户获取的是更加有效、准确的信息而不是海量的信息源(如许多网页)。
因为将自然语言处理技术与文本重组技术相结合就可以极大的提高
检索的效果，缩小答案的范围，提高准确性。
当然，还可以提高检索的效率。
目前，在中文全文检索中已得到了广泛的应用，并且效果良好。
如果能进一步的研究自然语言信息处理技术，将能实现信息的自动获取与重组，这样将能实现自动摘要生成、智能文本生成、文件自动分类与自动整理。
若能进一步结合人工智能技术，将能实现文学规律探索、自动程序设计、智能决策等诸多方面的应用。
这样可以减轻人类的工作强度，让我们从繁琐的基础工作中走出来，拥有更多思考的时间，从而能更加有效的推动技术的进步。
(二)自然语言信息处理在语音方面的智能应用
在语音方面，自然语言处理技术主要应用在自动同声传译、机器人聊天系统、语音挖掘与多媒体挖掘以及特定人群智能辅助系统等方面。
其中，自动同声传译主要涉及到语音建模、识别以及语言翻译等方面，采用自然语言处理技术可以对自动同声传译的每个方面都能得到提高，最直接的部分就是语言翻译部分，同时还可能涉及到语音与文本的转换。
特别是在语音和文本的转换方面，目前在中文出来中出现的一个问题是音似问题，即音似字不同的情况，对这种情况如果能采用自然语言处理技术来对其进行校验，将能提高其转换的效果，从而提高转换的质量和准确性。
机器人聊天系统涉及到更加广泛的内容，如自动回答系统。
在机器人聊天系统中不可避免的涉及到语音与文本的转换、自动回答以及逻辑推理，通过自然语言处理技术将能在意义理解、逻辑推理和知识应用等方面得到明显提高，从而使得应答的速度和回复的针对性和准确性等方面都得到一定的提高，从而提高聊天系统的应用性。
在语音挖掘与多媒体挖掘方面，自然语言处理技术的应用主要体现在增强意义理解和提高检索速度这两个方面。
通过该技术一方面能根据准确的获取语音所包含的意义，从而为搜集信息提供基础。
同时，由于采用该技术也有助于数据挖掘中的对相关信息的检索和归纳。
随着人工智能、计算机视觉等技术的快速发展、自然语言处理技术将能应用于诸如自动场景解说系统等。
也就是自然语言处理技术再结合图像理解技术和逻辑推理技术，就能准确的描述当前场景发生了什么事情，如果能和上一个场景进行比较就能及时的描述场景的变化，并通过有效的组织就能实现对场景的自动描述。
再进一步利用人工智能技术、知识库及语音生成技术就能实现场景的自动解说，甚至能实现如自动足球运动这样快速场景变换的解说。
同时，还能对特定人群提供辅助，如为盲人提供辅助的系统，帮助盲人识别物体以及其他的一些帮助。
也可以应用于语音控制，语音控制目前也具有广泛的需求，可以应用在很多方面，将自然语言处理技术、语音建模技术、计算机技术以及控制技术相结合就能实现语音控制，甚至能应用于工厂的智能控制和管理。
四、结论
近年来自然语言处理获得了巨大的发展，其关键技术也获得了突破。
该技术所开发的新技术能对文本处理与语音业务处理产生广泛而深远的影响。
目前，可以肯定的是自然语言处理技术能对文本处理与语音处理在建模、识别、理解方面将产生极大的作用，甚至可以预测随着该技术的进一步发展，将对多媒体技术及应用起到重大的作用。
如果经过进一步的开发，该技术将能对目前控制方式产生较大的影响。
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