自然语言处理知乎，人工智能 会拥有认知能力吗 知乎？

自然语言处理（NLP）是机器学习重要分支之一，主要应用于篇章理解、文本摘要、情感分析、知识图谱、文本翻译等领域。而NLP应用首先是对文本进行分词，当前中文分词器有Ansj、paoding、盘古分词等多种，而最基础的分词器应该属于jieba分词器（比较见下图）。

下面将分别应用R和python对jieba分词器在中文分词、词性标注和关键词提取领域的应用进行比较。

R实现

通过函数worker()来初始化分词引擎，使用segment()进行分词。有四种分词模式:最大概率法（MP）、隐马尔科夫模型（HMM）、混合模型（Mix）及索引模型（query）,默认为混合模型。具体可查看help(worker).

#install.packages('jiebaR')library(jiebaR)mixseg <- worker()segment( "这是一段测试文本" , mixseg ) #或者用以下操作mixseg['这是一段测试文本']mixseg <= "这是一段测试文本"

python实现

python中需安装jieba库，运用jieba.cut实现分词。cut_all参数为分词类型，默认为精确模式。

import jiebaseg_list = jieba.cut(u"这是一段测试文本",cut_all = False)print("Full mode: "+ ",".join(seg_list))  #默认精确模式

无论是R还是python都为utf—8编码。

R实现

可以使用<=.tagger 或者tag 来进行分词和词性标注，词性标注使用混合模型模型分词，标注采用和 ictclas 兼容的标记法。

words = "我爱北京天安门"tagger = worker("tag") #开启词性标注启发器tagger <= words    #    r        v      ns      ns    # "我"    "爱"  "北京" "天安门"

python实现

#词性标注import jieba.posseg as psegwords = pseg.cut("我爱北京天安门")for word,flag in words:    print('%s, %s' %(word,flag))

R实现

R关键词提取使用逆向文件频率（IDF）文本语料库,通过worker参数“keywords”开启关键词提取启发器，topn参数为关键词的个数。

keys = worker("keywords",topn = 5, idf = IDFPATH)keys <= "会议邀请到美国密歇根大学(University of Michigan, Ann Arbor）环境健康科学系副教授奚传武博士作题为“Multibarrier approach for safe drinking waterin the US : Why it failed in Flint”的学术讲座，介绍美国密歇根Flint市饮用水污染事故的发生发展和处置等方面内容。讲座后各相关单位同志与奚传武教授就生活饮用水在线监测系统、美国水污染事件的处置方式、生活饮用水老旧管网改造、如何有效减少消毒副产物以及美国涉水产品和二次供水单位的监管模式等问题进行了探讨和交流。本次交流会是我市生活饮用水卫生管理工作洽商机制运行以来的又一次新尝试，也为我市卫生计生综合监督部门探索生活饮用水卫生安全管理模式及

人工智能入门需要掌握的知识有：自然语言处理、机器学习、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学。虽然这些领域的侧重点各有不同，但是都需要一个重要的基础，那就是数学和计算机基础。人

以目前的科技，人工智能可以做到有“学习”能力，可以有独自判断能力。但是，只能做到一种分类或者说是单一技术。也就是说人工智能还没有办法做到全面知识水平，无法有认知能力。

“百度奖学金不仅是对我研究工作的高度认可，更坚定了我的科研决心。”覃立波说。作为车万翔教授指导的博士生，覃立波主要研究方向为任务型对话系统，特别关注解决任务型对话系统中数据稀缺的问题，取得了一系列研究成果。他以第一作者或者共同第一作者，在ACL（国际计算语言学协会）、EMNLP（自然语言处理实证方法会议）、AAAI（美国人工智能协会）、IJCAI（国际人工智能联合会议）等自然语言处理和人工智能顶级会议/期刊发表论文14篇，参与开源项目在GitHub上累计获得超过15000星标。
覃立波积极参与开源分享和社区建设，创立的“机器学习算法与自然语言处理社区”订阅人数突破50万，阅读超过2000万。他倡导创立的ACL、EMNLP、AAAI、IJCAI等国际顶会交流社区，受到国内同行一致好评。同时他还担任中文信息学会青年工作委员会学生委员、CCL（中国计算语言学大会）2021学生研讨会共同主席、中国计算机学会自然语言处理专业委员会（CCF-NLP）走进高校战略合作媒体负责人之一，曾获省级优秀毕业生、3年国家奖学金、之江实验室国际青年人才奖学金、字节跳动奖学金（全国10名）、哈工大春晖创新成果奖一等奖等。
据了解，“百度奖学金”计划由百度公司于2013年5月正式推出，面向世界范围内计算机领域的优秀华人学生，旨在提供业界最优厚的资金支持并为其开展学术研究提供数据、平台和专家指导，助力有潜力的优秀人才实现技术梦想，涉及的技术领域主要是自然语言处理、深度学习、机器学习、智能信息处理、人机交互、自动驾驶、数据挖掘等。此前，我校社会计算与信息检索研究中心唐都钰、刘一佳和深圳校区桂林3名同学曾获百度奖学金。

知乎小说提取关键字的难度主要来源于文本的复杂性和不确定性。文本中可能包含语义、叙事、抒情等多种形式，而每种形式又有不同的表达方式，因此提取出文本中的关键词需要考虑多种因素，涉及到自然语言处理、文本挖掘等领域的知识，难度较大。此外，文本中的关键词也可能会因为读者的主观因素而不同，这就增加了提取关键词的不确定性，使得提取关键词更加困难。

人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
2、计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
3、语音识别
语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
4、虚拟个人助理
说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows 10的Cortana也是典型代表。

encoding和embedding都是自然语言处理中将词语向量化的方法。

不考虑词之间的联系，每个词之间是独立的。
在这种方法中，没有考虑到同个词不同的语义。
常用的对类别标签进行encoding的one hot encode就是采用了这种方法。因为每个类别是一个数字，它们之间并没有内在联系。
同个词即是同个type。

将类似的词语聚类在一起，使得相似的词语之间的余弦值较小。
由于同一个词语在不同的语境下可能会有不同的含义，同个词可能根据语义不同会有不同的编码方式。这种方法使得同一个词（type）可以有不同的语义（token）。也就是说，同个type不代表同个token。

可以参考知乎上的文章 Word Embedding--介绍