論文關鍵詞：自然處理 語言 人工智能
論文摘要：自然語言信息處理是人機交互的關鍵技術，已得到高速的發展。論文首先簡單的論述了該技術的起源以及發展，然後重點研究了該技術在文本和語音方面的廣泛應用。可以預測隨着技術的進一步發展，自然語言信息處理技術將被應用到更加廣泛的領域。
一、引言
近年來隨着計算機技術和人工智能的快速發展，自然語言信息處理技術已取得了長足的發展。於此同時人們在快速信息檢索、語言翻譯、語音控制等方面的需求越來越迫切。如何將自然語言處理中取得的研究成果應用於文本、語音等方面已成爲目前應用研究的一個關鍵。論文將從自然語言信息處理的基礎出發，系統的論述它在語音和文本方面的廣泛應用。
二、自然語言信息處理技術簡介
自然語言信息處理技術產生於上個世紀40年代末期，它是通過採用計算機技術來對自然語言進行加工處理的一項技術。該技術主要是爲了方便人與計算機之間的交流而產生的。由於計算機嚴密規範的特性與自然語言的靈活多變使得自然語言處理技術較複雜。通過多年的發展，該項技術已取得了巨大的進步。其處理過程可歸納爲：語言形式化描述、處理算法設計、處理算法實現和評估。其中，語言形式化描述就是通過對自然語言自身規律進行研究，進而採用的方法將其描述出來，以便於計算機處理，也可認爲是對自然語言進行數學建模。處理的算法設計就是將數學形式化描述的語言變換爲計算機可操作、控制的對象。處理算法實現和評估就是通過程序設計語言（如C語言）將算法實現出來，並對其性能和功能進行評估。它主要涉及到計算機技術、數學（主要是建模）、學、語言學等多個方面。
三、智能應用
通過多年的研究，自然語言信息處理技術已經取得了巨大的進步，特別是在應用方面。它主要被應用於文本和語音兩個方面。
（一）自然語言信息處理在文本方面的智能應用
在文本方面，自然語言處理技術主要應用在語言翻譯、字符識別、文本信息過濾、信息檢索與重組等方面。其中，語言自動翻譯是一個十分重要並具有極大現實意義的項目。它涉及到計算機技術、數學建模技術、學以及語言學等多個方面的學科。通過近些年的努力已得到了一定的發展。自然語言處理技術已在多個方面提升了翻譯的效率和準確性。如自然語言處理中的語言形態分析與歧義分析對翻譯技術來說十分重要，可以很好的處理翻譯中的多意現象和歧義問題，從而提高翻譯的準確性。字符識別具有廣泛的商業應用前景，它是模式識別的一個分支。字符識別的主要過程可分爲預處理、識別以及後期處理。目前，字符識別已得到了廣泛的應用，並且效果良好，但還存在識別不準確的問題，其主要問題就出在合理性上，其中後期處理就涉及到採用詞義或語料庫等對識別結果進行合理性驗證，通過該技術就能很好的解決識別不準確的問題，當出現識別不準確、出現多個識別結果時可以通過合理性驗證技術高效的過濾掉異常選項，從而實現快速、準確的識別。目前自然語言信息處理技術在文本方面應用最廣的就是文本檢索。通過採用自然語言信息處理技術，一方面能快速分析用戶輸入信息並進行準確理解爲檢索提供更加準確的關鍵詞，並且可以擴展檢索輸入的範圍，讓其不僅僅侷限在文本輸入方面，如採用語音輸入或基於圖像的輸入；另一方面，通過採用自然語言信息處理技術可以對搜索到的信息進行處理讓用戶獲取的是更加有效、準確的信息而不是海量的信息源（如許多網頁）。因爲將自然語言處理技術與文本重組技術相結合就可以極大的提高檢索的效果，縮小答案的範圍，提高準確性。當然，還可以提高檢索的效率。目前，在中文全文檢索中已得到了廣泛的應用，並且效果良好。
如果能進一步的研究自然語言信息處理技術，將能實現信息的自動獲取與重組，這樣將能實現自動摘要生成、智能文本生成、文件自動分類與自動整理。若能進一步結合人工智能技術，將能實現規律探索、自動程序設計、智能決策等諸多方面的應用。這樣可以減輕人類的工作強度，讓我們從繁瑣的基礎工作中走出來，擁有更多思考的時間，從而能更加有效的推動技術的進步。
（二）自然語言信息處理在語音方面的智能應用
在語音方面，自然語言處理技術主要應用在自動同聲傳譯、機器人聊天系統、語音挖掘與多媒體挖掘以及特定人羣智能輔助系統等方面。其中，自動同聲傳譯主要涉及到語音建模、識別以及語言翻譯等方面，採用自然語言處理技術可以對自動同聲傳譯的每個方面都能得到提高，最直接的`部分就是語言翻譯部分，同時還可能涉及到語音與文本的轉換。特別是在語音和文本的轉換方面，目前在中文出來中出現的一個問題是音似問題，即音似字不同的情況，對這種情況如果能採用自然語言處理技術來對其進行校驗，將能提高其轉換的效果，從而提高轉換的質量和準確性。機器人聊天系統涉及到更加廣泛的內容，如自動回答系統。在機器人聊天系統中不可避免的涉及到語音與文本的轉換、自動回答以及邏輯推理，通過自然語言處理技術將能在意義理解、邏輯推理和知識應用等方面得到明顯提高，從而使得應答的速度和回覆的針對性和準確性等方面都得到一定的提高，從而提高聊天系統的應用性。在語音挖掘與多媒體挖掘方面，自然語言處理技術的應用主要體現在增強意義理解和提高檢索速度這兩個方面。通過該技術一方面能根據準確的獲取語音所包含的意義，從而爲蒐集信息提供基礎。同時，由於採用該技術也有助於數據挖掘中的對相關信息的檢索和歸納。
隨着人工智能、計算機視覺等技術的快速發展、自然語言處理技術將能應用於諸如自動場景解說系統等。也就是自然語言處理技術再結合圖像理解技術和邏輯推理技術，就能準確的描述當前場景發生了什麼事情，如果能和上一個場景進行比較就能及時的描述場景的變化，並通過有效的組織就能實現對場景的自動描述。再進一步利用人工智能技術、知識庫及語音生成技術就能實現場景的自動解說，甚至能實現如自動足球運動這樣快速場景變換的解說。同時，還能對特定人羣提供輔助，如爲盲人提供輔助的系統，幫助盲人識別物體以及其他的一些幫助。也可以應用於語音控制，語音控制目前也具有廣泛的需求，可以應用在很多方面，將自然語言處理技術、語音建模技術、計算機技術以及控制技術相結合就能實現語音控制，甚至能應用於工廠的智能控制和。
四、結論
近年來自然語言處理獲得了巨大的發展，其關鍵技術也獲得了突破。該技術所開發的新技術能對文本處理與語音業務處理產生廣泛而深遠的影響。目前，可以肯定的是自然語言處理技術能對文本處理與語音處理在建模、識別、理解方面將產生極大的作用，甚至可以預測隨着該技術的進一步發展，將對多媒體技術及應用起到重大的作用。如果經過進一步的開發，該技術將能對目前控制方式產生較大的影響。
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