在自然语言研究之初，科学家们试图让机器理解自然语言，所以他们把重点放在了机器对语言规则的理解上。要了解人工智能的技术，可以从人工智能的技术体系入手。目前人工智能的技术体系有六个组成部分，其中机器学习的自然语言处理、计算机视觉和深度学习三个方向比较热门。目前大量研究生会选择这三个方向，就业情况也不错。
人工智能自然语言处理，有哪些应用场景？
自然语言处理技术在 电力行业 的 应用分布具体应用案例如下 电网检测警报 传统的电网检测警报无法对在短时间内对发生的警报事件做出准确的判断。鉴于目前监测报警信息效率低的现状，人工智能技术为电网业务提供了有效的解决方案。首先，通过自然语言处理技术对报警信息文本的特征进行分析和整理，并做好预处理工作。
基于Word2vec模型对监视警报信息进行矢量化，最后，针对报警信息的特点，建立了基于LSTM和CNN组合的监控报警事件识别模型。该模型可以通过与多种识别模型的比较，以验证本文方法的可行性和有效性。 智能电网检修问答系统 通过机器阅读理解技术将电网安规的文档进行读取和分析，然后把文档中的段落建索引。
电网维修人员可以通过自然语言问答的形式提出问题，并得到相关的答案指导。当维修人员向系统提问后，系统会先在索引里搜索相关段落，再从找到的段落中读出问题答案。搜索返回的是段落，系统将段落内容转精炼成回答短语，返回输出给维修人员。系统会理解文本内容，之后再抽取原文的一部分内容作为答案输出。系统依赖bert 模型预测出来文章当中哪一段能回答这个问题的概率最高。
学术的阅读理解数据集上，人能做到86.8, 最好的模型做到88.6了 渠道客户偏好分析系统 对于渠道客户的管理是电网行业当中的一个重要环节。通过自然语言处理技术，可以有效的提高电力公司对渠道客户的管理工作。智能渠道客户偏好分析系统能够通从客户对接业务项目的文本信息中识别客户对各种渠道使用的喜好程度客户与电网企业交互的活跃程度客户关注偏好类别, 有针对性地引导客户进行渠道转移, 减少渠道服务成本。
自然语言的研究有什么意义？
谢谢邀请。自然语言是发展人工智能的基础技术支撑之一。人类研究自然语言已经有几十年时间，现在我们已经开始享受自然语言处理的研究带给我们的好处。从语音识别语言翻译，到智能输入新闻分类等等都用到了自然语言处理的研究成果。自从计算机发明以来，人类就开始思考一个问题，机器能否理解自然语言。如果机器能够理解自然语言，那么机器将有可能具有和人类一样的智能，无障碍地和人类进行交流。
自然语言研究初期，科学家们试图想让机器理解自然语言，因此便专注于机器对语言规则的理解。但是这项任务实在太繁重了，而且无论怎么努力，总是不能穷尽人类在使用自然语言交流中的所有规则。这一探索阶段花费了20多年。转机发生在20世纪70年代。那个时候，科学家们突然意识到了一种新的算法，就是在一个足够大的数据库中通过统计的方法来对自然语言进行处理，这种方法提出来之后，自然语言的研究如雨后春笋，速度和质量都有了很大的提升。
发展到现在，我们已经有了很丰富的研究成果。现在是人工智能研究的火热时期，各种先进的算法被提出来，各种先进的人工智能被发明出来，人类文明的地位开始逐渐遭到质疑和挑战。Sophia是第一个被赋予公民身份的机器人，她内部的算法已经可以达到与人类几乎无障碍的交流，这里面自然语言处理便起到了很大的作用。但正如我们所说的，Sophia真的理解了人类的语言吗？并不能这样说。
如何理解人工智能技术和人工智能赋能中技术和 赋能？
这是一个非常好的问题。在当前人工智能被广泛关注的背景下，了解人工智能的技术，以及如何通过人工智能赋能于人，具有重要的意义。要了解人工智能的技术，可以从人工智能的技术体系入手。目前人工智能的技术体系有六个组成部分，其中机器学习的自然语言处理、计算机视觉和深度学习三个方向比较热门。目前大量研究生会选择这三个方向，就业情况也不错。
