目前，自然语言处理（NLP）的最主要应用有哪些？

自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一，自然语言是指汉语、英语、法语等人们日常使用的语言，是自然而然的随着人类社会发 展演变而来的语言，而不是人造的语言，它是人类学习生活的重要工具。概括说来，自然语 言是指人类社会约定俗成的，区别于人工语言，如程序设计的语言。

自然语言处理，是指用计算机对自然语言的形、音、 义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。实现人机间的信息交流，是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同关注的重要问题。自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。可以说，自然语言处理就是要计算机理解自然语言，自然语言处理机制涉及两个流程，包括自然语言理解和自然语言生成。

1、机器翻译

机器翻译（Machine Translation）是指运用机器，通过特定的计算机程序将一种书写形式 或声音形式的自然语言，翻译成另一种书写形式或声音形式的自然语言。机器翻译是一门交 叉学科（边缘学科），组成它的三门子学科分别是计算机语言学、人工智能和数理逻辑，各 自建立在语言学、计算机科学和数学的基础之上。

目前，文本翻译最为主流的工作方式依然是以传统的统计机器翻译和神经网络翻译为主。Google、Microsoft 与国内的百度、有道等公司都为用户提供了免费的在线多语言翻译系统。速度快、成本低是文本翻译的主要特点，而且应用广泛，不同行业都可以采用相应的专业翻译。但是，这一翻译过程是机械的和僵硬的，在翻译过程中会出现很多语义语境上的问题，仍然需要人工翻译来进行补充。

语音翻译可能是目前机器翻译中比较富有创新意思的领域，搜狗推出的机器同传 技术主要在会议场景出现，演讲者的语音实时转换成文本，并且进行同步翻译，低延迟显示 翻译结果，希望能够取代人工同传，实现不同语言人们低成本的有效交流。

图像翻译也有不小的进展。谷歌、微软、Facebook 和百度均拥有能够让用户搜索或者自动整理没有识别标签照片的技术。除此之外还有视频翻译和 VR 翻译也在逐渐应用中，但是目前的应用还不太成熟。

2、信息检索

信息检索是从相关文档集合中查找用户所需信息的过程。信息检索的基本原理是将用户输入的检索关键词与数据库 中的标引词进行对比，当二者匹配成功时，检索成功。

以谷歌为代表的「关键词查询+选择性浏览」交互方式，用户用简单的关键词作为查询 提交给搜索引擎，搜索引擎并非直接把检索目标页面反馈给用户，而是提供给用户一个可能 的检索目标页面列表，用户浏览该列表并从中选择出能够满足其信息需求的页面加以浏览。

3、自动问答

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。自动问答系统在回答用户问题时，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。这一过程 涉及了包括词法句法语义分析的基础技术，以及信息检索、知识工程、文本生成等多项技术。

根据目标数据源的不同，问答技术大致可以分为检索式问答、社区问答以及知识库问答 三种。检索式问答和社区问答的核心是浅层语义分析和关键词匹配，而知识库问答则正在逐步实现知识的深层逻辑推理。

除了这几种 NLP 应用，其它如情感分析、自动文本摘要、社会计算和信息抽取也都有广泛的应用。