探析自然语言信息处理的智能化应用

摘要：自然语言信息处理是人机交互的关键技术，已得到高速的发展。论文首先简单的论述了该技术的起源以及发展，然后重点研究了该技术在文本和语音方面的广泛应用。可以预测随着计算机技术的进一步发展，自然语言信息处理技术将被应用到更加广泛的领域。  

关键词：自然语言处理　语言翻译　人工智能  

　　一、引言  
　　近年来随着计算机技术和人工智能的快速发展，自然语言信息处理技术已取得了长足的发展。于此同时人们在快速信息检索、语言翻译、语音控制等方面的需求越来越迫切。如何将自然语言处理中取得的研究成果应用于文本、语音等方面已成为目前应用研究的一个关键。论文将从自然语言信息处理的基础出发，系统的论述它在语音和文本方面的广泛应用。  
　　二、自然语言信息处理技术简介  
　　自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。  
　　三、智能应用  
　　通过多年的研究，自然语言信息处理技术已经取得了巨大的进步，特别是在应用方面。它主要被应用于文本和语音两个方面。  
　　（一）自然语言信息处理在文本方面的智能应用  
　　在文本方面，自然语言处理技术主要应用在语言翻译、字符识别、文本信息过滤、信息检索与重组等方面。其中，语言自动翻译是一个十分重要并具有极大现实意义的项目。它涉及到计算机技术、数学建模技术、心理学以及语言学等多个方面的学科。通过近些年的努力已得到了一定的发展。自然语言处理技术已在多个方面提升了翻译的效率和准确性。如自然语言处理中的语言形态分析与歧义分析对翻译技术来说十分重要，可以很好的处理翻译中的多意现象和歧义问题，从而提高翻译的准确性。字符识别具有广泛的商业应用前景，它是模式识别的一个分支。字符识别的主要过程可分为预处理、识别以及后期处理。目前，字符识别已得到了广泛的应用，并且效果良好，但还存在识别不准确的问题，其主要问题就出在合理性上，其中后期处理就涉及到采用词义或语料库等对识别结果进行合理性验证，通过该技术就能很好的解决识别不准确的问题，当出现识别不准确、出现多个识别结果时可以通过合理性验证技术高效的过滤掉异常选项，从而实现快速、准确的识别。目前自然语言信息处理技术在文本方面应用最广的就是文本检索。通过采用自然语言信息处理技术，一方面能快速分析用户输入信息并进行准确理解为检索提供更加准确的关键词，并且可以扩展检索输入的范围，让其不仅仅局限在文本输入方面，如采用语音输入或基于图像的输入；另一方面，通过采用自然语言信息处理技术可以对搜索到的信息进行处理让用户获取的是更加有效、准确的信息而不是海量的信息源（如许多网页）。因为将自然语言处理技术与文本重组技术相结合就可以极大的提高检索的效果，缩小答案的范围，提高准确性。当然，还可以提高检索的效率。目前，在中文全文检索中已得到了广泛的应用，并且效果良好。  
　　如果能进一步的研究自然语言信息处理技术，将能实现信息的自动获取与重组，这样将能实现自动摘要生成、智能文本生成、文件自动分类与自动整理。若能进一步结合人工智能技术，将能实现文学规律探索、自动程序设计、智能决策等诸多方面的应用。这样可以减轻人类的工作强度，让我们从繁琐的基础工作中走出来，拥有更多思考的时间，从而能更加有效的推动技术的进步。
（二）自然语言信息处理在语音方面的智能应用  
　　在语音方面，自然语言处理技术主要应用在自动同声传译、机器人聊天系统、语音挖掘与多媒体挖掘以及特定人群智能辅助系统等方面。其中，自动同声传译主要涉及到语音建模、识别以及语言翻译等方面，采用自然语言处理技术可以对自动同声