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我们可以简单地使用一个应用程序

时间:2018-07-26 / 分类:优惠活动 / 作者:admin

  近日,野草新消费对爱库存创始人王敏进行了专访,围绕爱库存的商业模式、爆增逻辑,并就他如何把握细分领域微信生态机会,理解社交电商等问题进行了深入探讨。

  请注意,以下文章并不是一个全面的清单。除了这五个应用程序之外,还有许多应用程序。部分关于NLP的应用,作者认为它们还有待商榷,故不在这次的考虑范围中。而下面提及的这五个应用程序通常被用作更复杂的AI或NLP中的模块。

  自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支,旨在设计能够有效地处理、理解自然语言(人类语言)的系统。对NLP的研究早在20世纪50年代就开始了,多年来取得了巨大的进步。尽管我们的系统目前还没有达到HAL-9000(斯坦利·库布里克的电影2001:太空漫游中的宇宙飞船计算机)的水平,但机器学习和深度学习方面的最新进展使得NLP系统更加精确和快速。

  根据Pew Research的调查显示(链接:),在美国,大约46%的成年人使用语音助手,而且这个数字在未来只会增加。我们所熟悉的亚马逊的Alexa、微软的Cortana、谷歌助手和苹果的Siri,它们已经融入了我们生活的方方面面。许多家庭用语音助手来减轻他们繁忙的工作量。这些智能设备提供一系列服务,如下所示:

  开机后,能够看到底边框上一个白颜色的SONY LOGO慢慢亮起来,这是一个LED背光的LOGO。如果您喜欢纯净的外观,还可以选择将LED背光关闭,LOGO也会随之消失。

  需要提及的是,如果你在亚马逊购买过东西,亚马逊Alexa会给你提供更加个性化的服务。比如跟踪你的亚马逊包裹,或者为你朗读你下载到Kindle里的书。这样的个性化服务会被越来越多的公司采用。

  机器翻译指用计算机进行的翻译。随着科技的发展,我们不再需要人工翻译来为我们翻译句子,我们可以简单地使用一个应用程序,如谷歌翻译、微软翻译等等。尽管这些句子并不总是百分之百准确,但它们确实给了我们一个关于句子含义的大致概念。应用场景:1.在网页中使用机器翻译软件为不同肤色、不同种族提供服务

  随着深度学习的发展,神经机器翻译是目前最先进的文本翻译方案。在神经网络出现之前,大多数机器翻译都是基于一定规则的。

  客户服务即将实现完全自动化。越来越多的公司放弃了原有的人工客服转为用机器人替代(这是对NLP一个非常普遍的应用)。你会惊讶地发现,为你解决各种疑难的或许不是人类,而是人工智能聊天机器人。目前大部分聊天机器人只能根据你的诉求做出固定的应答。不过,部分机器人可以根据你的诉求进行跨平台搜索,将找到的内容呈现给你。

  需要强调的是,考虑到它们的预期用途,目前聊天机器人对自然语言的处理还需要较大的改进。因为计算机和人们的思维、交流方式是不一样的。当我们交谈时,我们不以结构化的方式说话,我们每个人都有自己的特点。人们错误的发音以及混乱的语法给机器人带来极大的困惑。但人类可以理解这些错误,并明白别人想说什么。但对机器而言这并不容易,可以说机器在NLP方面还有很长的路要走。

  对垃圾邮件检测是每个电子邮件客户端都会提供的关键功能。大多电子邮件客户端做的都非常好,比如说我们很少看到垃圾邮件在我们的主要收件箱里。而电子邮件客户端对NLP的主要应用表现为邮件的分类。这方面做的比较好的是谷歌邮箱,Gmail可以将我们的电子邮件分为主要的(实际的个人电子邮件)、社交(来自Facebook、Twitter等的通知)和促销(时事通讯订阅)等等。同时电子邮件客户端对NLP的应用还表现在对文本的预测:

  据了解,此次调研由新华社环球杂志主办,调查涉及73所重点高校的25795名学生。受金融危机影响,今年大学生在选择雇主时观念发生了很大变化。在“外企热”降温的基础上,国企军团出现集体“跃进”。2009年度中国大学生心目中最理想的雇主前三名为中国移动、宝洁和中国银行。

  情感分析是对文本中表达的观点、情感、态度等的计算研究。情绪分析主要是面向商业的,它被企业用来推销他们的产品,寻找新的机会,提高他们的声誉。用于情感分析的数据文本包括 评论、反馈、讨论、建议和其他形式的网络表达。每当我们在亚马逊或任何一家网购公司购买东西时,我们都会买那些深受好评产品。我们这样做是因为好评会在一定程度上影响我们的选择。

  总的来说,我们在NLP和AI方面还有很长的路要走。我们目前的成果局限性还非常大,在许多场景中都受到了很大的制约。以AI聊天机器人为例,它设计的初衷是想以更自然的方式与人类互动。但现实中,几乎50%的情况下,这些应用程序无法正确的理解对话的(深层)含义。为了使NLP取得进步,我们需要做出真正的创新,而不是仅仅试图在数据中寻找模式或尝试适应某种模型。我们需要给机器人补课,只有这样我们才能与机器人进行开放式对话。


关键字: 关于社交的句子