人工智能在自然语言理解技术上的应用探讨

1. 自然语言理解技术概述

自然语言理解技术的核心原理包含几个关键环节，其中词法分析是基础环节，它不仅要把文本序列分割成一个个独立的词汇单元，还要分析词性。“我喜欢美丽的花朵”就会被分割开且词性被标注，词法分析常见方法有基于规则和基于统计两类，基于统计的方法因适应性和扩展性更好而被广泛应用；句法分析主要关注句子语法结构以确定词汇之间的语法关系，如“小明在公园愉快地玩耍”这一句子通过句法分析就能明确各成分作用。目前句法分析主要有依存句法和成分句法两种分析方法，依存句法注重语义关联，成分句法构建树形结构；语义分析是关键环节，其目的是理解文本语义信息，包括词汇语义、句子语义和篇章语义，这需要将知识图谱和上下文信息相结合，知识图谱用图形展示实体关系，上下文会影响词汇含义，如“苹果”在不同语境下指代的东西不同，深度学习模型在自然语言理解方面成果显著，Transformer 模型及其衍生模型 BERT 和 GPT系列都是典型代表。Transformer 使用注意力机制，这个机制能处理序列里所有位置的信息从而解决了传统 RNN 处理长序列的问题并能捕捉长距离依赖关系。BERT 以双向编码器为基础，在大规模语料库进行无监督预训练之后微调且在多项任务中表现都很优异，GPT 系列基于解码器，用自回归的方式来生成文本，在对诸如文本续写、对话生成这样的自然语言生成任务中表现挺出色的[1]。

2. 人工智能自然语言理解技术的创新应用领域

2.1 智能客服与对话系统

自然语言理解技术在智能客服领域应用极为广泛，传统客服系统常靠人工客服，成本高、效率低难以达到用户 7×24 小时的服务要求，而智能客服系统靠自然语言理解技术能实时理解用户咨询问题并自动准确作答，如京东的“京东小智”运用自然语言理解技术快速理解用户商品咨询、订单查询、售后服务等问题并从巨大知识库提取相关信息回复，“618”“双11”等购物高峰时京东小智可处理超 80% 的用户咨询，大大减轻人工客服压力且提高用户服务响应速度与满意度。

智能客服除了提供常规问答服务外还朝着更复杂的对话系统不断发展以达成多轮对话与情感交互，如微软小冰不但能精准理解用户问题并作答还可凭借自然语言理解技术觉察用户的情感状态开展富有情感的对话交流，当用户表达沮丧情绪时小冰会予以安慰鼓励从而让对话更自然、更人性化，智能客服的这种情感交互能力能在用户服务里构建更好的用户关系提高用户体验[2]。

2.2 智能写作与内容生成

在智能写作和内容生成领域，自然语言理解技术彰显出强劲的创新能力，新华社的“快笔小新”智能写作系统，在新闻写作中能自动采集、分析新闻数据并把握事件关键信息，按照预设写作模板生成新闻稿件。该系统在体育赛事报道、财经新闻等方面表现不凡，在比赛或数据发布后短时间内就能产出新闻稿件以迅速满足媒体对时效性的要求，并且在财经领域可依据上市公司财报数据自动生成财报分析报告，精确解读财务数据背后的信息。

创意写作领域，自然语言理解技术下的写作工具能给作家和创作者创作提供辅助，AIDungeon 这个基于人工智能的文字冒险游戏，玩家输入简单文字描述后，游戏里的人工智能系统借助自然语言理解技术领会玩家意图并生成相应故事剧情。玩家与人工智能系统多轮交互可共同推进故事发展，这种创作方式独特，能给用户全新游戏和创作体验，而且智能写作工具还能用在广告文案创作、营销内容生成等方面，在分析目标受众特点与需求后生成有吸引力的文案内容以提高营销效果。

2.3 智能教育领域

智能教育领域，个性化学习和智能辅导得力于自然语言理解技术，智能教育系统能分析学生学习数据、交互信息从而理解学生知识掌握情况与学习需求，给学生提供个性化学习方案、辅导内容。松鼠 AI 智能教育系统借助自然语言理解技术理解分析学生学习中提出的问题，精准判断知识薄弱点，推送有针对性学习资源、练习题，且能依据学生答题情况、学习进度，系统可动态调整学习计划以达成真正的个性化学习[3]。

智能阅卷和作文批改也能用自然语言理解技术，传统上作文批改常靠教师人工完成，既费时间精力评价标准还难统一。而自然语言理解技术下的作文批改系统不同，它能自动分析作文语法结构、词汇使用、逻辑连贯等情况，给出客观评价与改进建议，科大讯飞智能作文批改系统就是成功案例，它分析作文文本语义和情感，不但能指出语法拼写错误，还能评价内容质量和情感表达，助力学生提升写作水平。

2.4 医疗健康领域

医疗健康领域，自然语言理解技术为医疗信息处理和辅助诊断带来新突破。医院电子病历系统包含大量如患者症状描述、诊断结果、治疗记录等文本信息，自然语言理解技术可使计算机自动提取分析这些文本信息并将非结构化病历数据转换为结构化的，便于医生查询、统计和分析，IBMWatsonforOncology 能理解医生输入的患者病历信息（包括癌症类型、病情阶段、治疗历史等），并从海量医学文献和临床指南里提取相关信息，给医生个性化治疗建议。

医疗咨询和健康管理也能应用自然语言理解技术，用户的健康问题智能医疗咨询系统能理解并给出专业解答与建议，就像平安好医生的智能问诊系统，用户把症状描述输入后，系统借助自然语言理解技术分析症状信息，再结合医学知识库，对可能的疾病做出初步判断，给用户提供进一步检查和治疗的建议，而且自然语言理解技术还能用在健康管理应用上，分析用户饮食运动睡眠等健康数据记录并提供个性化的健康管理方案。

2.5 金融领域

金融领域，风险评估、投资决策、客户服务等方面，自然语言理解技术有着重要作用。金融机构每日都会产生并处理大量像新闻报道、企业公告、研究报告等文本信息，自然语言理解技术能让计算机自动分析这些文本信息，提取出和金融市场、企业有关的关键信息，以供风险评估和投资决策使用，一些金融科技公司，使用自然语言理解技术分析新闻报道里的情绪倾向、事件影响，评估企业信用风险和市场风险，为投资决策作参考。

自然语言理解技术支撑的智能金融客服在客户服务方面，如账户查询、贷款申请、理财产品咨询等客户的金融咨询问题都能迅速理解，且能给出准确解答与服务，还可分析客户对话内容识别潜在需求进行精准营销。如，招商银行的智能客服“小招喵”就能快速理解客户金融需求并提供个性化服务建议，从而提升客户体验和服务效率。

结论 : 经过多年发展，人工智能自然语言理解技术在核心技术原理、应用领域等方面成果显著，在智能客服、智能写作、教育、医疗、金融等众多领域有创新应用，这极大提高了生产效率与服务质量，各行业也因此迎来新发展机遇。

参考文献：

[1] 谭明奎 ; 杜卿 . 自然语言处理 [M]. 广东科技出版社 : 202311. 160.

[2] 邬宏伟 , 高书强 , 顾春旺 . 关于人工智能在自然语言理解技术上的应用探讨 [J]. 数码世界 , 2018, (07): 86.

[3] 魏晓宁. 人工智能在自然语言理解技术上的应用[J]. 中国科技信息,2005, (19): 57.

作者简介：刘丹（1980 年 8 月）女，汉族，四川，硕士学历，职称：工程师，研究方向：人工智能自然语言理解。