Question

在线翻译应用了人工智能的什么技术？？

很急！！！！！

Answer 1

智能电话机器人可用在客服中心、电话销售、房地产、金融催收、教育等各个行业。朗深公司的人工智能机器人针对多个行业做了优化，支持听写模式和关键词模式，支持打断和非打断，在电销、房产、教育等行业应用广泛。朗深人工智能机器人与朗深的电话中间件可以紧密融合，机器人沟通过程中可随时转换到人工坐席进行处理，并且在语音交互过程中可以与业务系统进行通信 。朗深的电话中间件经过10多年检验，拥有大量高品质客户。

Answer 2

自然语言处理。

涉及内容：

自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。因此，自然语言处理是与人机交互的领域有关的。在自然语言处理面临很多挑战，包括自然语言理解，因此，自然语言处理涉及人机交互的面积。

在NLP诸多挑战涉及自然语言理解，即计算机源于人为或自然语言输入的意思，和其他涉及到自然语言生成。

现代NLP算法是基于机器学习，特别是统计机器学习。机器学习范式是不同于一般之前的尝试语言处理。语言处理任务的实现，通常涉及直接用手的大套规则编码。

扩展资料：

自然语言处理技术难点：

1、单词的边界界定

在口语中，词与词之间通常是连贯的，而界定字词边界通常使用的办法是取用能让给定的上下文最为通顺且在文法上无误的一种最佳组合。在书写上，汉语也没有词与词之间的边界。

2、词义的消歧

许多字词不单只有一个意思，因而我们必须选出使句意最为通顺的解释。

3、句法的模糊性

自然语言的文法通常是模棱两可的，针对一个句子通常可能会剖析(Parse)出多棵剖析树(Parse Tree)，而我们必须要仰赖语意及前后文的信息才能在其中选择一棵最为适合的剖析树。

4、有瑕疵的或不规范的输入

例如语音处理时遇到外国口音或地方口音,或者在文本的处理中处理拼写,语法或者光学字符识别(OCR)的错误。

参考资料来源：百度百科-人工智能

参考资料来源：百度百科-自然语言处理

Answer 3

人工智能的研究领域分支较多，从研究角度来分有三大分支：知识工程(knowledge engineering)、模式识别(pattern recognition)与机器人学(robotoligy)。这里仅择其中几种研究领域进行粗略的介绍。专家系统 1977年费根鲍姆提出“知识工程”，把实用的人工智能称为知识工程，标志着人工智能研究进入实际应用的阶段。他开发出了第一个“专家系统”(expert systems)，认为“专家系统是一种智能的计算机程序，它运用知识和推理步骤来解决只有专家才能解决的复杂问题”。专家系统是指利用研究领域的专业知识进行推论，在解决专业的高级问题方面具有和专家相同能力的解决系统，属于人工智能的应用领域。目前，这一领域发展较快，应用也较广，已开发出不少有实际价值的专家系统．与传统的计算机程序相比，专家系统是以知识为中心，注重知识本身而不是确定的算法．专家系统所要解决的是复杂而专门的问题，对这些问题人们还没有精确的描述和严格的分析，因而一般没有解法，而且经常要在不确定或不精确的信息基础上做出判断，需要专家的理论知识和实际经验。标准的计算机程序能精确地区分出每一任务应该如何完成，而专家系统则是告诉计算机做什么，而不区分出如何完成，这是两者最大的区别。另外，专家系统突出了知识的价值，大大减少了知识传授和应用的代价，使专家的知识迅速变成社会的财富。再者，专家系统采用的是人工智能的原理和技术，如符号表示、符号推理、启发式搜索等等，与一般的数据处理系统不同。60年代末，以猜测为基础的第一个专家系统Dendral是由费根鲍姆和莱登伯格在斯坦福大学共同设计的，当时用于分析化合物的化学结构。这一系统至今仍被有机化学家经常使用。70年代中期，肖特列夫开发了Mycin这一专家系统，它是针对传染性血液病的诊断和治疗开发的。把患者的病状输入后，经过Mycin推理，最终由计算机开出处方来。据检测，Mycin的能力通常并不比专门的医生逊色。但它没敢投入实际使用，只是在培养医生的学校当作教材在使用。还有由斯坦福研究所美国地质调查国际组织开发的“探矿人”(Prospector)专家系统，波音公司的专家系统可辅助工程师更快地设计飞机等等。从不同角度，专家系统也可分为多种类型。从其完成的功能来分，可包括诊断、解释、修理、规划、设计、监督、控制等多种类型，这些功能又可分为两大类：分析型和综合型。分析型专家系统所要解决的问题有明确的、有限个数的解，系统的任务在于根据实际的情况选择其中一种或几种解。综合型专家系统的任务是根据实际的需要构造问题的解，包括设计、规划等问题。此外，也可根据知识的特征和推理的类型对专家系统进行分类。专家系统在各个领域的应用已经产生了很可观的经济效益，这从另一方面促进了对专家系统的理论和技术方面的研究。开发专家系统的关键是如何获取知识，如何表示、运用人类专家的知识，这方面的研究也就成了重点。对这一点，范伦特(K．Vanlent，1987)作了充分说明：“我们应该去建构一个专家系统，去模拟专家的问题解决。专家行为，不管是由人或机器产生，都是他(它)的知识产物，但是，用什么能解释知识呢?尽管可以用不同的方式进行测量或限定，但对专家知识的形式和内容的最终解释，是人用来获取知识的学习过程。实际上，对于专家问题解决，学习理论可能是唯一足够科学的理论。”自然语言处理自然语言处理是人工智能早期的研究领域之一，也是一个极为重要的领域，主要包括人机对话和机器翻译两大任务，是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。由于以乔姆斯基为代表的新一代语言学派的贡献和计算机技术的发展，自然语言理解正在变得越来越热门．有很多理由值得人们去研究如何使计算机程序能以某种方式使用自然语言的问题。口语是人们进行交际的自然形式，计算机用户希望能与机器对话交流。自然语言输入可以表示成口语，也能从键盘上打入，以文体的形式给出。最早的自然语言理解方面的研究工作是机器翻译。1949年，美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。20世纪60年代，国外对机器翻译曾有大规模的研究工作，耗费了巨额费用，但人们当时显然是低估了自然语言的复杂性，语言处理的理论和技术均不成热，所以进展不大。主要的做法是存储两种语言的单词、短语对应译法的大辞典，翻译时一一对应，技术上只是调整语言的同条顺序。但曰常生活中语言的翻译远不是如此简单，很多时候还要参考某句话前后的意思。例如，英语的一句话：Stay away from the bank．由于bank有银行和河堤两个意思，因此上面这句活应该翻译成“不要靠近那家银行”呢?还是“不要靠近河堤”呢?显然，光翻译这句话本身不看背景场合，不能保证翻译的正确，需要上下文联系起来才能正确翻译，这就是技术难度高之所在。从20世纪70年代末期，随着机器翻译理论和计算机技术的进步，机器翻译有很大的进展。一种常见的做法是将语言的翻译分为“原语言的理解”和“所理解的语言表达成目的语言”两个子过程。这样就需要—种中间语言，只要做好原语言到中间语言以及中间语言到目的语言的转换程序，就可完成翻译。这种办法还容易实现—种语言到多种语言的翻译系统。到现在为止，西语系的一些语言(例如法语、英语)之间的互译技术已经比较成熟，双向翻译辅助系统准确性比较高，不过，翻译完后，还要对译文稍作修改。1995年，松下公司试制成功一种可进行曰英文对译的可视电话，引起了人们的广泛兴趣。该系统由计算机语音识别、声音合成和可视电话通信三个子系统组成，使用者可以用各自的语言进行交谈，通过分析语音波形的变化，该系统可从3000个例句中选择出语意最接近的单词，其识别率达到98％。据称，只要备有专用词典，就可以用它来流利地进行会话。对于我们每天使用的汉语，总的来说，与其他语言的互译水平还不太高，其中与英语的互译水平稍微高—些，市面上已有多种翻译软件出售。主要是我们对汉语的形式化研究还不够，特别是汉语与西方语言不是一个语系，翻译起来难度较大。总之，要真正建立一个能够生成和理解自然语言的计算机处理系统是相当困难的。因为，语言的生成和理解是一个极为复杂的编码和解码过程，一个能理解用自然语言来表达信息的计算机系绕，就应像人那样，不仅需要掌握上下文知识和语境等有关信息，而且还要能够利用这些知识进行推理，人具备大量的经验以及拥有自己的观点和对世界的看法，而现在的机器还做不到这一点。机器翻译离达到“自然的理解和表达”这个最终目标还有相当大的距离。 目前所能做到的仍然是人工辅助型的翻译系统，即靠人对翻译的结果进行修正，来获得自然的翻译。

追问

你精简点！到底是什么技术？自然语言理解？语音识别？还是什么，快点，我们正在考试！！！

追答

自然语言理解