NLP將如何塑造科技世界的未來？
自然語言處理或NLP是人工智能的一個分支，對計算機和人類交互的方式有著許多重要的影響。 成千上萬年發展起來的人類語言已經成為一種細微的交流形式，它傳遞了大量的信息，而這些信息往往超越單詞。 NLP將成為縮小人類通信與數字數據之間差距的重要技術。 以下是未來幾年自然語言處理的5種方法。
05年1月
機器翻譯
隨著世界的信息在線，使數據可訪問的任務變得越來越重要。 在跨語言障礙的情況下向所有人提供世界信息的挑戰已經超出了人類翻譯的能力。 Duolingo等創新公司正在尋找大量人才來貢獻自己的力量，通過翻譯工作與學習一門新語言相一致。 但是機器翻譯為統一世界信息提供了一個更具可擴展性的替代方案。 Google是一家處於機器翻譯前沿的公司，為其Google翻譯服務使用專有的統計引擎。 機器翻譯技術的挑戰不在於翻譯單詞，而在於保留句子的含義，這是一個複雜的技術問題，是NLP的核心。
05年05月
打擊垃圾郵件
垃圾郵件過濾器已成為防止不斷增加的垃圾郵件問題的第一道防線。 但幾乎每個廣泛使用電子郵件的人都會對已收到的不需要的電子郵件或者意外收到的重要電子郵件感到痛苦。 垃圾郵件過濾器的假陽性和假陰性問題是NLP技術的核心，它再次陷入了從文本串中提取含義的挑戰。 一項受到廣泛關注的技術是貝葉斯垃圾郵件過濾，一種統計技術，通過這種統計技術，可以測量電子郵件中單詞的發生率，並將其與垃圾郵件和非垃圾郵件中的典型事件進行比較。
05年3月
信息提取
金融市場中的許多重要決策日益擺脫人類的監督和控制。 算法交易正變得越來越流行，這是一種完全由技術控制的金融投資形式。 但許多這些財務決策受到新聞的影響，新聞仍然主要以英文呈現。 那麼NLP的一項主要任務就是將這些純文本公告變為可能，並以可以計入算法交易決策的格式提取相關信息。 例如，公司之間合併的消息可能會對交易決策產生重大影響，並且合併，參與者，價格以及誰可以將其納入交易算法的詳細信息的速度可能會對利潤產生影響數百萬美元。
04年05月
概要
信息超載是我們數字時代的現實現象，而且我們對知識和信息的獲取遠遠超出了我們理解它的能力。 這是一個沒有放緩跡象的趨勢，因此總結文件和信息含義的能力變得越來越重要。 這一點非常重要，不僅僅是讓我們能夠識別和吸收海量數據中的相關信息。 另一個理想的結果是了解更深層次的情感意義，例如，基於社交媒體的匯總數據，公司能否確定其最新產品的總體情緒？ NLP的這個分支將作為一種有價值的營銷資產變得越來越有用。
05年05月
問題回答
搜索引擎將世界上豐富的信息放在我們的指尖，但實際上回答人們提出的具體問題時，通常仍然很原始。 谷歌已經看到了這種情況對用戶造成的挫折，他們經常需要嘗試大量不同的搜索結果來找到他們正在尋找的答案。 Google在NLP方面的努力的一個重點是識別自然語言問題，提取意義並提供答案，而Google結果頁面的演變顯示了這一焦點。 儘管有了一定的提高，但這仍然是搜索引擎面臨的主要挑戰，也是自然語言處理研究的主要應用之一。