自然语言处理的发展史？自然语言处理的应用场景有什么？（列举自然语言处理的发展历程及相关技术）

目前，自然语言处理已经逐渐被大众所熟知，但人们对于自然语言处理的应用还处于一种一知半解的状态。今天就来给大家介绍几个自然语言处理的应用场景，帮助大家更好理解。

自然语言处理的应用

自然语言处理发展史：

早期自然语言处理

统计自然语言处理

神经网络自然语言处理

使用自然语言处理算法的机器理解过程如下

1.一个人对机器说些什么。

2.机器记录这些声音。

3.机器将音频转换为文本。

4. NLP系统将文本解析为组件，了解对话的上下文和人的意图。

5.根据NLP的结果，机器确定应执行哪个命令。

自然语言处理的应用场景：

文本情感分析

在数字时代，信息过载是一个真实的现象，我们获取知识和信息的能力已经远远超过了我们理解它的能力。并且，这一趋势丝毫没有放缓的迹象，因此总结文档和信息含义的能力变得越来越重要。情感分析作为一种常见的自然语言处理方法的应用，可以让我们能够从大量数据中识别和吸收相关信息，而且还可以理解更深层次的含义。比如，企业分析消费者对产品的反馈信息，或者检测在线评论中的差评信息等。

自动问答

随着互联网的快速发展，网络信息量不断增加，人们需要获取更加精确的信息。传统的搜索引擎技术已经不能满足人们越来越高的需求，而自动问答技术成为了解决这一问题的有效手段。自动问答是指利用计算机自动回答用户所提出的问题以满足用户知识需求的任务，在回答用户问题时，首先要正确理解用户所提出的问题，抽取其中关键的信息，在已有的语料库或者知识库中进行检索、匹配，将获取的答案反馈给用户。

个性化推荐

自然语言处理可以依据大数据和历史行为记录，学习出用户的兴趣爱好，预测出用户对给定物品的评分或偏好，实现对用户意图的精准理解，同时对语言进行匹配计算，实现精准匹配。例如，在新闻服务领域，通过用户阅读的内容、时长、评论等偏好，以及社交网络甚至是所使用的移动设备型号等，综合分析用户所关注的信息源及核心词汇，进行专业的细化分析，从而进行新闻推送，实现新闻的个人定制服务，最终提升用户粘性。

自然语言处理的应用

了解现代科技的发展是非常重要的，明白了自然语言处理的应用场景，我们就能对于这门技术有更深层次的掌握，自己对应用场景的研究说不定会有新的发现。