2、AWS AI NLP 服务概述：解锁自然语言处理的商业价值

AWS AI NLP 服务概述：解锁自然语言处理的商业价值

1. 自然语言处理（NLP）简介

语言与文明一样古老，口语和书面语是最有效的交流工具。像《一千零一夜》中“芝麻开门”的故事，可看作是语音激活应用的早期想象。近二十年来，互联网的普及和智能设备的广泛使用推动了数字通信技术的显著进步，同时机器学习（ML）的出现让人工智能（AI）研究取得了快速进展。

1950 年，艾伦·图灵在论文《计算机器与智能》中提出图灵测试，用于验证计算机是否具备人工智能。1959 年，亚瑟·李·塞缪尔首次提出“机器学习”一词，并通过创建跳棋程序使其在计算机科学领域得到广泛关注。

如今，AI 领域取得了巨大进展，这主要得益于 ML 算法在解决实际问题上的成功。ML 算法与常规可编程算法的不同之处在于，它能根据遇到的数据修改处理方式。常见的 ML 算法包括用于回归和分类问题的 Extreme Gradient Boosting（XGBoost）、用于统计时间序列预测的 Exponential Smoothing（ETS）、用于计算机视觉问题的 Single Shot MultiBox Detector（SSD）以及用于 NLP 主题建模的 Latent Dirichlet Allocation（LDA）。

对于更复杂的问题，ML 发展为深度学习，引入了人工神经网络（ANNs）。例如，AWS DeepComposer 利用卷积神经网络（CNN）和自回归（AR）技术，通过音乐教育开发者。

AI 可处理与人类智能相似的广泛任务，通常分为计算机视觉、NLP、对话界面和个性化等类别。AWS 提供了智能搜索、预测、欺诈检测等多种 AI 服务，因此在首个 Gartner 云 AI