自然語言處理技術是人工智能技術的重要分支，隨著自然語言處理技術本身的日趨成熟，一套相對完善的產業鏈也隨之建立，從而催生了一批針對于自然語言處理技術的商業化產品，自然語言處理平臺就是這樣的商業化產品。目前，以自然語言處理平臺為主的服務類產品占據著過半的市場份額，因其本身的靈活性而具有無限的應用潛力。
1、自然語言處理優化人機交互
自然語言處理技術是指將人類溝通時所用的語言信息，經過處理轉化為機器語言的過程。其作為人工智能技術的重要分支，在信息處理和數據提取中占據著重要地位。自然語言處理技術擁有眾多細化技術分支，例如語音識別、語音合成、語義分析等。通過這些細化技術的互相組合，其能夠實現社交網絡文本情感分析、客戶信息挖掘等更為復雜的技術應用。
隨著網絡的普及，人類進入了信息爆炸的時代，機器需要處理的數據越來越多、類型越來越豐富。在這之中，文本的數量又是非常多的，且其中大部分都屬于自然語言。
為了分析和利用這些文本信息，需要用到NLP技術。NLP（NaturalLanguageProcessing），即自然語言處理，相當于存在于機器語言和人類語言之間的翻譯，通過搭建溝通的橋梁，能夠高效實現人機交流的目的。
綜合來看，自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，它研究人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。通過自然語言處理和主題建模可以使技術優化、競爭分析和微弱信號檢測等流程得到改善，加快海量文本數據分析，而以上環節都是創新驅動的關鍵所在。
如今，人工智能技術正在創造一個超越物理邊界、整合諸多產業的數字景觀。接下來，如何讓人與智能進行流暢、高效溝通，就是自然語言處理技術領域要發揮價值的地方。如何將圖像、語音、視頻轉化為人工智能所認識的，用軟件系統將冰冷的機器轉化為有溫度的人工智能，也將是各國研究人員展開課題研究的焦點之一。
多年來，自然語言處理技術進步明顯，逐步開始從實驗室走向市場。據分析人士預測，未來幾年，語音識別、語義識別和語音合成技術將進入工業、通信、家電、醫療、汽車電子、家庭服務等多個領域。
2、自然語言處理平臺服務占據市場半壁江山
機器之心認為，從市場發展角度來看，自然語言處理技術的市場基于技術本身的進步正處在快速發展期，市場利潤空間成指數級增長，到2021年，全球市場年收入將超過70億美元。市場架構主要分為軟件供應商、硬件供應商和服務提供商。
分揀機器人的工作方法食品分揀機器人定制其中，相較于提供軟件或硬件等直接支持的行業解決方案，提供自然語言處理平臺服務以及其他相關數據或算法服務的企業占有超過50%的市場份額。
將自然語言處理技術付諸實踐并非能夠一蹴而就，從最初的詞袋模型根據字段出現概率進行分析理解發展至如今基于深度學習技術的自然語言理解，其模型構建流程都包含著五個主要階段：獲取語料，對語料進行預處理，特征化，模型訓練，以及之后對模型的評估與調試。這套成熟穩定的技術流程促生了成熟的集成層次，針對不同應用場景的通用性自然語言平臺加速了自然語言處理技術商業化落地的腳步。
哪個廠家生產圖書館分揀機器人包裝分揀機器人廠家分揀機器人廠家直銷據智能制造網報道，近幾年，全球范圍內越來越多的政府和企業組織逐漸認識到人工智能在經濟和戰略上的重要性，并從國家戰略和商業活動上涉足人工智能，并借助其推進自身的智能化、產業化進程。
各大企業也在紛紛布局人工智能自然語言處理技術相關產品。早在2019年8月，Facebook就宣布成立人工智能語言研究聯盟（AILanguageResearchConsorTIum），這是一個由合作伙伴組成的社區，Facebook表示將“共同努力，推進NLP”。新成立的小組將促進協作，解決具有挑戰性的難題，如內容理解、表征學習對話系統、信息抽取分析、情感分析、總結、數據收集和清理以及語音翻譯。
3、智能客服管理中的率先應用
目前，隨著經濟的發展和生活條件的改善，消費者越來越重視在整個消費過程的體驗和感受。由此，越來越多的企業將顧客服務列入企業重要戰略計劃當中，并將之作為企業核心競爭力的重要來源。而其中，客服管理則是提升顧客滿意度的關鍵手段。
作為云科技服務企業，語憶科技立足于人工智能深度學習算法的自主研發，并基于獨有的自然語言處理專利技術和對細分領域的深入理解，向客戶提供定制化、整合性數據創新解決方案。目前公司主要所涉獵的行業分別為：客服智能質檢及監控系統;網絡輿情分析系統;文學IP孵化決策系統等。
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