96、自然语言处理：技术与应用综述

自然语言处理：技术与应用综述

自然语言处理是一个广泛的领域，涵盖了从语音识别到机器翻译等多个任务。以下将对自然语言处理的主要任务和相关技术进行详细介绍。

1. 自然语言处理的主要任务

自然语言处理包括多个重要任务，每个任务都有其独特的挑战和应用场景。
- 语音识别 ：将语音转换为文本的任务。当前系统的单词错误率约为3% - 5%，与人类转录员相近。顶级系统通常结合循环神经网络和隐马尔可夫模型。2011年引入深度神经网络后，错误率立即显著降低约30%。语音识别的挑战在于即使个别单词出现错误，系统也能做出适当响应。
- 文本转语音合成 ：与语音识别相反，是将文本转换为语音的过程。挑战在于正确发音每个单词，并使句子的流畅度自然，有合适的停顿和强调。深度循环神经网络的引入带来了很大改进，约2/3的听众认为WaveNet系统的语音比之前的非神经网络系统更自然。
- 机器翻译 ：将一种语言的文本转换为另一种语言。早期系统使用n - gram模型，虽然能传达文本的大致意思，但大多数句子存在句法错误。后来的循环神经序列到序列模型和基于Transformer的模型提高了性能，混合模型在某些语言对上接近人类水平。
- 信息提取 ：通过浏览文本，查找特定类别的对象及其关系来获取知识。对于结构良好的文本，可以使用正则表达式等简单技术；对于自由形式的文本，则使用隐马尔可夫模型、基于规则的学习系统或循环神经网络。
- 信息检索 ：为给定查询找到相关且重要的文档。互联网搜索引擎如Google和