想想幾年前，可行的谷歌搜尋是如何透過精確地使用由布林查詢術語組織的正確關鍵字來實現的。這樣，如果您需要從 Google 尋找解決方案，您應該知道它的語言。那時谷歌提出了語義追求。它計算單字之間的學術關係，使您能夠像詢問朋友一樣向它提問。在內部，它把這個問題解釋為它所理解的布爾有組織的追求——但這個循環是難以察覺的。這項創新讓你可以詢問 Siri 今天的氣候如何，或者明天去婆羅洲最便宜的旅行是什麼，而無需將你的英語變成計算邏輯入口。所以我們可以說 NLP 是機器語言和人類語言的延伸。
通用語言處理（NLP）是軟體工程的一個領域，專注於電腦和人類（特定）語言之間的協作。它指的是使用特定語言（例如英語）與精明的框架進行對話的人工智慧策略。當您需要像機器人這樣的智慧型系統來按照您的指示進行操作時，或者當您需要從基於話語的臨床主系統中聽到選擇時，就需要處理通用語言。因此，從本質上講，我們可以說 NLP 領域包括讓 PC 用我們正在使用的普通語言執行有用的任務。 NLP框架的資訊和產出可以是話語和組合測試。
可以說，如果沒有NLP，人造意識只能理解語言的重要性並回答簡單的詢問，但無法理解語言在環境中的意義。因此，自然語言處理應用程式允許客戶用自己的語言（例如普通語言）與 PC 交談。NLP 透過再現人類理解個人用來表達的普通語言的能力來幫助 PC 進行閱讀和反應。如今，在人造推理中存在許多通用語言處理框架的實例，這些框架目前正在發揮作用。
人工智慧中 NLP 的實例
1. 通訊：許多通訊應用程式（例如 Facebook Messenger）目前都在利用人造意識。總而言之，Facebook 看起來深受人工智慧的啟發。幾個月前，Facebook 宣布推出 M 幫助，誓言要成為你自己的助手（公開發布日期待定）：“M 可以做人類能做的任何事情。”
2. 更快的結論：人造意識中的典型語言準備框架的例子也存在於醫療診所中，它們利用通用語言處理來從醫生的非結構化筆記中展示特定的決定。用於乳房 X 光成像和乳房 X 光檢查報告的 NLP 編程支持臨床選擇資訊的提取和調查。 NLP 程式設計可以更有效地確定乳癌風險，並減少對多餘活檢的需求，並透過事先結論鼓勵更快的治療。
3. 客戶評論：電腦推理應用程式中的自然語言處理可以輕鬆地從網站收集商品審核並理解購物者的真實意思以及他們對特定商品的假設。進行大量審核的組織確實可以獲取這些信息，並利用收集到的信息根據客戶的喜好來建議新產品或服務。該應用程式可幫助組織找到其業務的重要數據，提高消費者忠誠度，推薦更重要的項目或好處，並更好地理解客戶的需求。
4.虛擬高級助手：遠端助手，又稱AI右手或電腦助手，是一種能夠理解常用語言語音指令，為客戶完成作業的應用程式。 DA 可以幫助買家進行交流活動或簡化通話活動，以提供卓越的客戶體驗並減少營運費用。我們將逐漸在不同的設備中看到這些應用程序，例如個人電腦、智慧家庭系統、汽車和風險投資市場。
特色語言處理應用：
機器翻譯
我們意識到，在線上存取資料的能力正在發展，因此獲取資料的需求變得越來越重要，並且對正常語言處理應用程式的評估也變得清晰。機器解釋鼓勵我們克服經常遇到的語言界限，透過破解專業手冊、以實質上減少的成本維護實質內容或清單。機器解釋進步的考驗不是破解單詞，而是理解句子的含義以給出真正的解釋。
規劃大綱
如果我們需要從龐大的資訊庫中取得特定的、重要的資料片段，那麼資訊負擔過重就是一個真正的問題。有計劃的總結不僅對於總結報告和數據的重要性很重要，而且對於理解數據內部的積極含義（例如從線上媒體收集資訊）也很重要。
假設檢定
結論檢查的目的是識別幾個帖子中的假設，甚至在類似的帖子中，在這些帖子中，感情並非在所有情況下都明確傳達。組織利用通用語言處理應用程式（例如評估調查）來在線上識別意見和假設，以幫助他們了解客戶對其產品和服務的看法以及其地位的整體標誌。過去決定直接的極端，結論檢定是在特定情況下理解意見。
文字表徵
文字順序可讓您為檔案指定預先定義的類別並對其進行分類以找到您需要的資料或簡化一些練習。例如，文字分類的用途是在電子郵件中分離垃圾郵件。
問題回答
由於 Siri、OK Google、對話盒和小幫手等用途，問答 (QA) 正變得越來越主流。 QA 應用程式是一個能夠清楚記錄人類請求的框架。它可以用作內容介面或表達的話語框架。這剩下的部分是特別針對網路索引的相關測試，並且是特徵語言準備研究的主要用途之一。
NLP的最終命運
共同語言的最終命運是什麼？
機器人
聊天機器人隨時回答客戶的問題並指導他們找到適用的資產和項目。它經常用於客戶協助，特別是在銀行、零售和鄰裡關係領域。特別是在客戶服務環境中，聊天機器人應該快速、聰明且易於使用，因為客戶有獨特的標準（在某些情況下持久性較低）。為了實現這一目標，聊天機器人利用 NLP 來獲取語言，主要是透過內容或語音辨識合作，客戶用自己的話進行交流，就像他們向專家說話一樣。從長遠來看，這種擴展的用途也將有利於不同類型的機器人，使它們更加成功和自然，從 Siri 和亞馬遜 Alexa 等遠端助理到更電腦化或任務定位的機器人階段。這些機器人將逐步利用 NLP 來獲取訊息並執行活動，例如共享地理資訊、恢復連接和圖片或為我們執行其他更令人難以置信的活動。
支持難以察覺的UI
我們與機器的每一次聯繫都是人類的交流（包括討論和文本）。亞馬遜的 Echo 只是一種讓人們更直接接觸創新的模式。不可偵測或零使用者介面的想法將取決於客戶端和機器之間的直接關聯，無論是透過語音、文字還是兩者的混合。 NLP 會影響對人類語言的更顯著的邏輯理解，最終，因為它改善了對我們的輕視——我們所說的內容，無論我們如何陳述，以及我們正在做什麼——將是任何不可檢測或零UI 的基礎應用。
更智能的狩獵
更聰明的搜尋意味著用戶可以透過語音命令進行搜索，而不是編寫或使用關鍵字。 NLP 的最終命運也取決於更敏銳的探究——我們在專家系統上已經討論了很長一段時間。最近，Google宣布已在 Google Drive 中新增 NLP 功能，讓使用者可以使用對話語言尋找文件和內容。
來自非結構化資料的知識
NLP 系統將逐步從非結構化資訊（例如長結構資訊、錄音、聲音等）中收集有用的見解。他們可以分析語氣、聲音、詞語選擇和資訊假設來進行分析例如，衡量消費者忠誠度或區分痛點。