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自然語(yǔ)言認(rèn)知和理解是讓計(jì)算機(jī)把輸入的語(yǔ)言變成有意義的符號(hào)和關(guān)系，然后根據(jù)目的再處理。自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)則是把計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言。自然語(yǔ)言處理的任務(wù)包括研制表示語(yǔ)言能力和語(yǔ)言應(yīng)用的模型, 建立計(jì)算框架來(lái)實(shí)現(xiàn)并完善語(yǔ)言模型，根據(jù)語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)各種實(shí)用系統(tǒng)及探討這些系統(tǒng)的評(píng)測(cè)技術(shù)。 [1]自然語(yǔ)言處理的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展而逐漸形成。早期研究早期自然語(yǔ)言處理研究（1950s-1980s）：**早的自然語(yǔ)言理解方面的研究工作是機(jī)器翻譯 [2]。1949年，美國(guó)人威弗首先提出了機(jī)器翻譯設(shè)計(jì)方案 [3]。1954年的喬治城-IBM實(shí)驗(yàn)涉及全部自動(dòng)翻譯超過(guò)60句俄文成為英文。研究人員聲稱三到五年之內(nèi)即可解決機(jī)器翻譯的問(wèn)題 [4]，不過(guò)實(shí)際進(jìn)展遠(yuǎn)低于預(yù)期，1966年的ALPAC報(bào)告發(fā)現(xiàn)十年研究未達(dá)預(yù)期目標(biāo)，機(jī)器翻譯的研究經(jīng)費(fèi)遭到大幅削減意圖識(shí)別、實(shí)體抽取、情感分析、多輪對(duì)話管理。廬江系統(tǒng)智能客服服務(wù)電話

金融領(lǐng)域：中國(guó)移動(dòng)"移娃"系統(tǒng)月處理咨詢超6000萬(wàn)次，通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)偏好分析提供個(gè)性化產(chǎn)品推薦 [1-2]。電商場(chǎng)景：雙11期間實(shí)現(xiàn)3秒極速響應(yīng)，日均分流80%基礎(chǔ)咨詢量。醫(yī)療行業(yè)：在線咨詢系統(tǒng)記錄用戶行為數(shù)據(jù)，建立健康檔案關(guān)聯(lián)機(jī)制。出版行業(yè)：處理到貨查詢、缺貨賠償?shù)仁聞?wù)，*在復(fù)雜場(chǎng)景轉(zhuǎn)接人工 [3]。智能語(yǔ)音導(dǎo)航系統(tǒng)壓縮IVR菜單層級(jí)，自助服務(wù)成功率提升45% [1]虛擬客服助手（VCA）實(shí)時(shí)推薦應(yīng)答話術(shù)，人工服務(wù)效率提升60% [1] [4]語(yǔ)音質(zhì)檢系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別服務(wù)缺陷，質(zhì)檢覆蓋率從15%提升至100% [1]巢湖本地智能客服標(biāo)準(zhǔn)結(jié)合語(yǔ)音、圖像、視頻，提供更豐富的交互體驗(yàn)（如AR客服）。

ChatGPT 在大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練過(guò)程中習(xí)得***的語(yǔ)言和世界知識(shí), 處理自然語(yǔ)言任務(wù)時(shí)不僅能在少樣本, 零樣本場(chǎng)景下接近乃至達(dá)到傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的性能指標(biāo), 且具有較強(qiáng)的領(lǐng)域泛化性。這將激勵(lì), 促進(jìn)研究者們打破固有思維方式的樊籬, 學(xué)習(xí)、借鑒 ChatGPT 等大模型的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì), 對(duì)自然語(yǔ)言處理的主流研究范式進(jìn)行變革, 進(jìn)一步提升自然語(yǔ)言**任務(wù)的能力, 例如以生成式框架完成各種開放域自然語(yǔ)言處理任務(wù)并減少級(jí)聯(lián)損失, 通過(guò)多任務(wù)學(xué)習(xí)促進(jìn)知識(shí)共享, 通過(guò)擴(kuò)展上下文窗口提升理解能力,

通過(guò)指令遵循和上下文學(xué)習(xí)從大模型有效提取信息, 通過(guò)思維鏈提升問(wèn)題拆解和推理能力,通過(guò)基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)和人類意圖對(duì)齊等 [11]。長(zhǎng)期以來(lái), 自然語(yǔ)言處理分為自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成兩個(gè)領(lǐng)域, 每個(gè)領(lǐng)域各有多種**任務(wù), 每種任務(wù)又可根據(jù)任務(wù)形式、目標(biāo)、數(shù)據(jù)等進(jìn)一步細(xì)分, 今后在各種應(yīng)用任務(wù)的主流架構(gòu)和范式逐漸統(tǒng)一的情況下, 有望進(jìn)一步得到整合, 以增強(qiáng)自然語(yǔ)言處理模型的通用性, 減少重復(fù)性工作。另一方面, 基于大模型的強(qiáng)大基座能力, 針對(duì)具體任務(wù)進(jìn)行按需適配、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、個(gè)性化、擬人交互, 可進(jìn)一步拓展自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用場(chǎng)景, 為各行各業(yè)提供更好的服務(wù) [11]。售后服務(wù)：退換貨、投訴處理、使用指導(dǎo)等。

與機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)更為復(fù)雜，且不用人工進(jìn)行特征標(biāo)注，可以直接對(duì)文本內(nèi)容進(jìn)行學(xué)習(xí)和建模。在基于深度學(xué)習(xí)的文本分類方法中，常用的模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（convolutional neural network，CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（recurrent neural network，RNN）、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（long short-term memory network，LSTM）以及相關(guān)的注意力機(jī)制等。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理歐氏空間的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常將圖像和視頻這類歐氏數(shù)據(jù)作為輸入，利用歐氏數(shù)據(jù)的平移不變性來(lái)捕捉數(shù)據(jù)的局部特征信息。圖數(shù)據(jù)作為一種非歐數(shù)據(jù),可以自然地表達(dá)生活中的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。與圖像與視頻不同，圖數(shù)據(jù)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的局部結(jié)構(gòu)是不同的，缺乏平移不變性使得其無(wú)法在圖數(shù)據(jù)上定義卷積核。效率高：秒級(jí)響應(yīng)，支持高并發(fā)咨詢。巢湖本地智能客服標(biāo)準(zhǔn)

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文本生成文本生成是指接收結(jié)構(gòu)化表示的語(yǔ)義，以輸出符合語(yǔ)法的、流暢的、與輸入語(yǔ)義一致的自然語(yǔ)言文本，這自然語(yǔ)言處理中的另一個(gè)重要任務(wù)，它可以根據(jù)給定的輸入（如關(guān)鍵詞、句子結(jié)構(gòu)等）生成新的文本。這可以用于各種應(yīng)用，如機(jī)器翻譯、文本摘要、對(duì)話系統(tǒng)等。早期基于規(guī)則的自然語(yǔ)言生成技術(shù)，在每個(gè)子任務(wù)上均采用了不同的語(yǔ)言學(xué)規(guī)則或領(lǐng)域知識(shí)，實(shí)現(xiàn)了從輸入語(yǔ)義到輸出文本的轉(zhuǎn)換。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展主要依賴于多種方法和技術(shù)，這些技術(shù)幫助計(jì)算機(jī)更好地理解和處理自然語(yǔ)言。廬江系統(tǒng)智能客服服務(wù)電話

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