為什么說自然語言處理是人工智能的核心？什么是自然語言處理？就是對一個詞或是幾段話進行處理，從而做到一種“理解”。為什么說自然語言處理是人工智能的核心呢？最根本的原因在于——自然語言處理是語音交互的關(guān)鍵

為什么說自然語言處理是人工智能的核心？

什么是自然語言處理？就是對一個詞或是幾段話進行處理，從而做到一種“理解”。

為什么說自然語言處理是人工智能的核心呢？最根本的原因在于——自然語言處理是語音交互的關(guān)鍵，是體現(xiàn)“智能”的核心。細細講來，主要有兩個原因：

首先，語音交互是當前最為主流的人機交互途徑。

語音助理、智能音箱、智能機器人、語音搜索……我們可以清楚地感受到，語音交互已然成為了智能時代人機交互的主流途徑。

什么是交互？簡單來講就是基于一句話一件事的理解，兩個人之間言語的往來。既然說到理解，那就不是由簡簡單單的語音識別就能夠應付得了的，而是涉及到了“自然語言處理”，對識別出來的話進行斷句并聯(lián)系上下文進行理解。如此這般，讓人工智能跟人類一樣“理解”語句，才能準確理解用戶下達的指令，從而準確的執(zhí)行任務(wù)，實現(xiàn)一個順暢的語音交互過程。

其次，自然語言處理是體現(xiàn)人工智能“智能”的關(guān)鍵。

此前，“人工智能之父”馬文·明斯基曾表示人工智能領(lǐng)域最終要解決的技術(shù)難題就是“語義分析”。圖靈機器人聯(lián)合創(chuàng)始人兼COO郭家也說過，人腦是讓人類擁有無限智慧的原因，是真正體現(xiàn)“智能”的一個表現(xiàn)。

當前，人工智能更多的還是在“學習”人類，對于其“智能”的表現(xiàn)，我們現(xiàn)在更多的是看其在與人類的交互中是否能真正做到既準確又自然。這個的實現(xiàn)，就需要做到“理解”，也就是自然語言理解。

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為什么自然語言處理很難？

是很難，但是比自然語言處理的前二十年的進步已經(jīng)好很多了，最近因為要研究人工智能自然語言處理方面的項目，所以一直在讀有關(guān)的書籍，從數(shù)學的奧妙，統(tǒng)計學的理論、概率論等等。

讀了這么多的書，其實我發(fā)現(xiàn)，很多東西靠的還是你對基礎(chǔ)的扎實程度。自然語言處理的前20年為什么會這么難，或者說毫無進展，講的通俗一點就是人類的慣性思維決定了你的認識事物的方法。

在前20年，科學家研究自然語言處理一直停留在或者說局限在人類學習語言的方式上，簡單來說，就是用電腦去模仿人腦，當時大多數(shù)的科學家都認為要讓機器去翻譯或者語音識別，就需要讓計算機去理解我們的語言，而要做到這一點，就需要計算機具有像人類一樣的智慧，這就是人類認識的普遍規(guī)律，我們也不要去笑話他們，因為唯有如此的試錯，才造就了今天的成就。

如今語音識別和翻譯已經(jīng)做得非常的好了，但是很多不在我們這種機器學習研究領(lǐng)域的人來說，還錯誤的認為語音識別和翻譯是靠計算機理解了自然語言才實現(xiàn)的，其實際上是靠數(shù)學和統(tǒng)計學去實現(xiàn)的。

從規(guī)則到統(tǒng)計的進步是人類認識事物的一種突破，統(tǒng)計語言模型的建立，是當今自然語言處理的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，但是很多東西都會存在自己本身固有的缺陷，這是無法改變的。

語言模型中設(shè)計的數(shù)字關(guān)系、公式計算，N元模型的定位，為什么在馬爾科夫假設(shè)中N的值會這么小，里面涉及到的知識太多，在這里也無法一一回答給你。我只是想說，單純的自然語言處理已經(jīng)沒有像之前那么的毫無頭緒了，現(xiàn)在已經(jīng)比以前好的太多了。難，不是在于它的本身，而是在于它涉及的知識點實在太多。。。。

如何在java中去除中文文本的停用詞？

1.整體思路第一步:先將中文文本進行分詞，這里使用的 HanLP-漢語言處理包進行中文文本分詞。