伪原创NLP自然语言处理技术面临的困难?

2021-05-06 10:32 来源:未知

  我们很多客户在使用伪原创工具的时候,很多人都会看到某软件的介绍中打着NLP的旗帜,看着不动的三个字母,觉得非常的高大上。其实这只是人工智能领域中自然语言处【关键词234】理的一项技术,很多网站都是使用着这类开源的免费技术,搞下包装就开始对外出售了。其实目前的NLP还有很多不成熟的地方,也面临着许多的困难需要挑战。

  

  自然语言处理(NLP)主要涉及形态学、语法学、语义学和语用学等几个层面的系统知识,目前

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的应用目标主要有机器翻译、信息检索、智能客服系统等领域。而NLP需要实现这些应用目标,最难的点是需要解决语言歧义问题和语言新词理解的问题。且不说英语、日语、法语了,我们华夏5000年历史的汉字语言博大精深,一语双关、同音同字不同意思的词一大堆,以目前的NLP技术还不能完全达到完美精准的伪原创文章系统。

  语言歧义

  自然语言中存在许多的歧义现象,不管是在词法、【关键词264】句法上,还是在语义和用法方面,无论哪类语言,语言歧义一直都是困扰NLP的精准实现的大难题。所以面向各种应用,针对不同语言特征,研究语言歧义和新词语现象的处理是NLP面临的核心问题。

  语言新词

  对于NLP特定的数据库而言,总是有可能遇到未知词汇、未知结构等各种意想不到的情况,并且每个语言也都会随着社会的发展不断的衍生处更多的新词。

  新词(尤其是一些新人名、新地名、新机构名和专用词汇)、新的词义(杠精、硬核-2019网络新词,同音同字不同意思)、新的词汇用法

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(新词类),甚至新的句子结构(雨女无瓜…… )都在不断出现。尤其是在互联网社会,某个热门话题来一个梗可能NLP就接不住了,而互联网上每年稀奇古怪的梗可是雨后春笋似的。

  所以一个好用的NLP系统需要不断的完善自己的新词语义分析和处理,并且合理完整的嫁接到主系统当中,在这个基础上还需要不断的强化语言歧义的问题,才能真正【关键词291】做出一个好系统、好产品。

  总而言之,目前自然语言处理NLP面临的困难还是巨大的,并非是一两个数学专家和一些数字模型就能够轻松解决的,大数据的不断完善才是根本。虽然这几年大数据因为各种瓶颈逐渐淡化,但是做好NLP技术的核心在于此,这需要全球互联网精英的通力合作才能最终实现。我们相信不远的未来NLP最终能够克服重重困难达到巅峰。那时候,可能你连伪原创也没有必要了,需要写什么关键词的文章,输入几个核心关键词就解决了。

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