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anuário
processamento de linguagem natural é a inclusão de uma gama interdisciplinar da disciplina de ciência da computação, linguística, psicologia e outras ciências cognitivas, essas disciplinas são de natureza diferente, mas se cruzam.
Em 1950, Turing tornou-se famoso "Teste de Turing" Este é geralmente considerado como o início do pensamento processamento de linguagem natural.
Processamento de Língua Natural década de 1950 a 1970, principalmente abordagem baseada em regras.
Aos 70 anos, com o rápido desenvolvimento da Internet, Processamento de Língua Natural pensei que a transição do racionalismo ao empirismo, com base no método estatístico gradualmente substituiu a abordagem baseada em regras.
De 2008 para cá, os resultados em matéria de reconhecimento de imagem e reconhecimento de fala incentivos, as pessoas têm gradualmente começou a introduzir o estudo da profundidade de processamento de linguagem natural de aprender a fazer.
A partir da palavra inicial vector 2013 word2vec, A combinação de aprendizagem profunda e linguagem natural de processamento a um clímax, e em tradução automática, áreas de sistema de perguntas respondendo, compreensão de leitura e alcançou algum sucesso.
Em seguida, vamos introduzir o desenvolvimento da indústria de processamento de linguagem natural, abrangendo as seguintes empresas.
Microsoft Research Asia
Fundada em 1998, a Microsoft Research Asia Linguagem Natural Computing Group, a pesquisa inclui a análise multi-lingual texto, tradução automática, recuperação de informação entre linguagens e sistemas de interrogação responder.
O projeto de pesquisa tem desenvolvido uma série de resultados práticos, como IME (Input Method Editor Input Method Editor, que é uma aplicação especializada para a introdução de caracteres representam diferentes idiomas escritos no leste da Ásia.) jogos dístico, dicionário Bing, Bing Translator, tradução de voz, motores e outros produtos de busca para a Microsoft fez uma contribuição significativa.
Microsoft IME
jogo dístico Microsoft
Microsoft Bing Dicionário
E linguagem natural conferência de processamento superior, publicou uma série de documentos, tais como ACL, coling e outras reuniões.
Speech Translation
2017 Microsoft em uma tradução completa máquina de tradução discurso usa uma rede neural, e a nova extensão do Microsoft Translator vivo recurso.
Pode, em um discurso e reunião sincronização em tempo real no lado lateral do telefone e área de trabalho móvel, enquanto a tradução de palavras do orador em vários idiomas.
Uma das tecnologias mais importantes para a codificação e conhecimento da língua da introdução da língua de origem, a Microsoft também disse que no futuro você deseja mapear o conhecimento na língua de tradução automática rede neural compreensão no processo de planejamento.
diálogo homem-máquina
Huna agora tem mais de 140 milhões de usuários para se comunicar com os povos em bilhões de dispositivos, e abrange uma dúzia de idiomas.
Há chatbot wheatgrass, está tentando reunir o conhecimento de línguas estrangeiras, a realização de uma linguagem de chat aberta e livre, a corrente wheatgrass atingir a cobertura chinês, japonês e Inglês, com milhões de usuários.
Google é um dos primeiros começaram a estudar a linguagem natural equipe de tecnologia de processamento, como uma empresa de pesquisa focada, o Google mais atenção ao processamento de linguagem natural.
Google tem uma enorme quantidade de dados, você pode construir uma enorme base de dados rica, pode fornecer dados poderosos para apoiar suas pesquisas.
Google pesquisa se concentra em linguagem natural escala aplicativo de processamento, entre linguagens e algoritmo transversal.
Machine Translation
Mapeamento de conhecimento
Google Knowledge Graph está muito à frente, tais como a precisão de escavação automática de novos conhecimentos, para identificar a entidade nomeada no texto, sem formatação termos de pesquisa de texto para converter a estrutura dos termos de pesquisa no mapa de conhecimento, etc., estão à frente de outros efeitos empresa, e muitos têm conseguido um produto de tecnologia.
Reconhecimento de Voz
tecnologia de busca por voz do Google tem sido comprometida com o investimento e siri competição da Apple, desde 2012 a rede neural utilizada neste campo, a taxa de erro de reconhecimento de voz é significativamente reduzida.
2011 aquisição da plataforma de informação idioma SayNow, as comunicações de voz, aponte para conversas pontuais, bem como chamada de grupo e aplicações sociais em conjunto.
2014 aquisição de um número de reconhecimento de voz SR Tech Group de patentes relacionadas.
Facebook se envolveu em processamento de linguagem natural final de 2013 começou a desenvolver a tradução do discurso, a pesquisa de reconhecimento de voz e caminho de desenvolvimento começou em 2015.
Speech Translation
caminho de desenvolvimento, como mostrado abaixo
Reconhecimento de Voz
reconhecimento de fala 2015, Facebook foram estabelecidos e ferramenta de diálogo compreensão, começou um caminho de pesquisa e desenvolvimento de reconhecimento de voz.
2016 Facebook tem desenvolvido uma resposta "Hey Oculus" sistema de reconhecimento de fala.
No início de 2018 e tem desenvolvido wav2letter, este é um simples e final eficiente para acabar com sistema de reconhecimento automático de fala (ASR).
Baidu
Baidu unidade de processamento de linguagem natural Baidu é um dos departamentos mais antigos, a pesquisa envolve os seguintes aspectos.
Baidu em direção de profundidade Q Depois de anos de moagem, perguntas compreensão acumulados, extração de resposta, análise e agregação de pontos de vista e outros aspectos de um conjunto de soluções técnicas, foi alcançado na aplicação de pesquisa, do Peru, e outros produtos.
Tradução Baidu atualmente suporta 28 idiomas em todo o mundo, cobrindo 756 direções de tradução, suporta texto, voz, imagens e outras funções de tradução, e fornece serviços de tradução humana precisos para atender às necessidades de tradução em diferentes cenários, lançado primeiro sistema de rede neural de tradução online do mundo, E acesso a 2015 National Science anual e Tecnologia Prêmio Progresso.
Alibaba
Ali linguagem natural de processamento de seus produtos e serviços, o conhecimento de mapeamento de construção em plataforma de negócios eletrônicos no guia de compras inteligente, enquanto toda a mineração de interesse do usuário da rede, cenários de atendimento ao cliente também usa tecnologia de processamento de linguagem natural para criar um serviço ao cliente robô.
Por exemplo, enquanto o reconhecimento de voz e posterior análise de inteligência financeira formiga Andy, vendedores Taobao ajuda kN plug-ins.
tradução automática Ali do fornecedor de electricidade principal de seu planejamento nacional ligada, formalmente lançado no início de 2017 sistema de tradução rede neural Ali desenvolvido para melhorar ainda mais a qualidade da tradução.
Tencent
AI Lab é interesses de pesquisa Laboratório de Inteligência Artificial Tencent incluem visão computacional, reconhecimento de voz, processamento de linguagem natural e aprendizagem de máquina.
R & D qui texto Tencent baseado em paralelo computação processamento de linguagem natural, distribuído sistema de lagarta, combinado com um técnicas de análise semântica exclusivos, Conheça o processamento de linguagem natural, transcodificação, extração, e assim necessidades para buscar dados.
Na tradução automática, tradução junho 2017 Tencent anunciou a linha "tradução simultânea" de novas funcionalidades, disse que ele virou as necessidades do usuário sejam atendidas, a aplicação de tecnologias como reconhecimento de voz + NMT disse como ele virou-se para garantir a velocidade e precisão.
Jingdong
Jingdong não é muito para trás na onda da inteligência artificial. AI Jingdong plataforma aberta consiste essencialmente de um modelo personalizado plataformas e módulo de serviço on-line, onde o módulo de serviço on-line incluem visão computacional, a interação de voz, processamento de linguagem natural e aprendizagem de máquina.
De acordo com o plano de Jingdong, NeuHub plataforma inclusiva servirá como uma plataforma aberta, diferentes papéis podem encontrar a sua própria cena, Por exemplo, o código pode ser realizado com uma simples avaliação da análise de qualidade da imagem.
A partir do exemplo de negócios, a plataforma pode apoiar pesquisadores, engenheiros continuam a projetar novos algoritmos AI capacidades para atender às necessidades do cliente.
campos aração profunda e fornecedores de electricidade, supply chain, logística, finanças, publicidade e outras aplicações, explorar os exames médicos, e mais alívio da pobreza, governo, pensões, educação, cultura, esportes e outras aplicações. Foco sobre as tendências da indústria e pesquisa de novas tecnologias, incubação mais recente projecto de pouso.
IFLYTEK
IFLYTEK Co., Ltd. foi fundada em 1999, é uma tecnologia de fala e linguagem inteligente profissional, pesquisa tecnologia de inteligência artificial, software de desenvolvimento de produto e batatas fritas, serviços de informação de voz e e-governo backbone de integração de sistemas das empresas de software nacionais.
IFLYTEK como China voz inteligente e líder do setor de Inteligência Artificial na síntese de fala, reconhecimento de voz, avaliação oral, tecnologia de processamento de linguagem natural tem um número de principais resultados internacionais.
HKUST foi estabelecido quando a notícia começou a voar no campo de projetos de linguagem de tradução e distribuição. Com base na inovação revolucionária e profundidade do algoritmo de rede neural, desenvolvido na tradução como mostrado abaixo.
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