自然语言处理在AI工作流中的应用与挑战

自然语言处理在AI工作流中的应用与挑战

关键词：

• 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）
• 人工智能工作流（AI Workflow）
• 深度学习（Deep Learning）
• 语义理解（Semantic Understanding）
• 对话系统（Conversational Systems）

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着互联网的普及和社交媒体的兴起，人类产生了海量的文本数据。这些数据蕴含着丰富的信息，但需要有效的处理方式才能从中挖掘价值。自然语言处理（NLP）技术应运而生，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言，从而极大地扩展了人工智能在实际应用中的可能性。

1.2 研究现状

NLP技术经过数十年的发展，已经取得了显著的进步。从简单的文本分类、情感分析到复杂的问题回答、机器翻译，再到对话系统和生成式模型，NLP技术覆盖了广泛的场景。特别是深度学习的引入，极大地提升了模型的性能，使其能够处理更复杂的任务，如文本生成、多模态理解等。

1.3 研究意义

NLP在众多领域具有深远的影响：