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自然语言处理技术在电子病历处理中的实际应用随着信息技术的发展，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术在电子病历处理中得到了广泛的应用。
电子病历作为记录和管理医疗信息的重要工具，对于医疗机构来说具有重要的价值。
然而，传统的电子病历处理方式存在一些问题，如信息的海量性、结构化程度低等。
而NLP技术的应用可以有效地解决这些问题，提高电子病历的处理效率和质量。
首先，NLP技术可以实现电子病历中的文本自动化处理。
传统的电子病历往往需要由医务人员进行手动录入和整理，这样不仅耗时耗力，而且容易出现错误。
而通过NLP技术，可以实现对电子病历文本的自动化处理，包括文本提取、清洗、标注等。
可以提高电子病历的数据质量和处理效率。
其次，NLP技术可以实现电子病历中的信息提取和分析。
电子病历中包含了大量的医疗信息，如病人基本信息、诊断结果、用药信息等。
通过NLP技术，可以对这些信息进行提取和分析，并结构化保存。
例如，可以通过NLP技术提取出病人的主诉、病史等重要信息，为医生提供更准确的诊断依据。
此外，NLP技术还可以对电子病历中的文本信息进行情感分析，从而了解医生和患者之间的情感交流，为医疗机构提供更好的服务。
再次，NLP技术可以实现电子病历的分类和归档。
电子病历的分类和归档对于医疗机构的信息管理至关重要。
通过NLP技术，可以对电子病历进行自动分类和归档，减轻医务人员的负担。
例如，可以通过NLP技术将电子病历按照疾病类别进行分类，方便后续的统计分析和查询。
此外，NLP技术还可以实现对电子病历的语义化标注，使得电子病历更易于理解和使用。
最后，NLP技术还可以实现电子病历的智能化辅助。
电子病历的内容往往复杂多样，难以直接理解和应用。
而通过NLP技术，可以实现电子病历的智能化辅助，帮助医务人员快速定位和理解所需信息。
例如，可以通过NLP技术实现对电子病历中的关键词提取和搜索，帮助医生快速查找所需信息。
银行金融服务中的自然语言处理技术应用案例分析自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一种人工智能技术，通过计算机对人类语言的理解和处理，可以帮助银行金融机构提供更加智能化和高效的服务。
本文将通过分析几个实际的案例，展示银行金融服务中自然语言处理技术的应用。
1. 智能客服银行金融机构通常面对大量客户的咨询和投诉。
传统的客服往往需要人工操作，效率低下且容易出错。
在这方面，自然语言处理技术可以大大提升金融机构的客服水平。
通过自动化的自然语言处理系统，银行可以实现智能化的客服机器人。
这些机器人能够理解客户的问题，并根据问题类型进行分类和回答，提供准确、快速的解决方案。
例如，当一个客户咨询个人贷款流程时，智能客服机器人可以根据客户提出的问题，向其解释需要提供的材料和流程，并帮助客户完成贷款申请。
这种智能客服系统不仅节省了人工时间和成本，同时也提高了客户服务的质量和满意度。
2. 自动文档处理在银行金融业务中，大量的文件需要处理和分析，例如合同、报告和申请表等。
传统的文档处理常常需要大量的人工操作，费时且容易出错。
而借助自然语言处理技术，可以实现自动化的文档处理。
通过文本识别和语义分析，银行金融机构可以快速、准确地抽取和分析文档中的信息。
例如，银行可以利用自然语言处理技术从一份贷款合同中自动提取关键信息，如借款人信息、贷款金额和利率等。
这样，银行可以在几秒钟内完成整个处理过程，大大提高了工作效率，同时减少了错误和遗漏。
3. 情感分析和风险控制银行金融机构需要不断监控客户的情感和风险状况，以便及时采取相应的措施。
自然语言处理技术可以帮助银行金融机构分析客户的情感和态度，提供及时的预警和风险控制。
通过文本情感分析，银行可以监测客户在社交媒体、短信和邮件等渠道中的情绪变化，掌握客户对金融产品和服务的态度。
例如，当一位客户在社交媒体上公开表达对某个金融产品的不满时，银行可以即时回应，了解并解决问题，同时避免其他客户受到负面影响。
自然语言处理领域的应用自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的一个重要分支，在许多方面都有着广泛的应用。
以下列举了九个常见的自然语言处理应用场景：1. 机器翻译：机器翻译是利用计算机自动将一种语言的文本转换为另一种语言的文本的过程。
NLP技术使得机器能够理解和分析自然语言，并生成目标语言的翻译文本。
这种应用已经成为了现代生活中不可或缺的一部分，尤其是在全球化和多语言环境中。
2. 舆情监测：舆情监测是指利用NLP技术来分析和理解大量的文本数据，以监测和了解公众对某一主题、品牌或事件的态度和意见。
这种应用在市场营销、政治研究和社交媒体分析等方面具有重要意义。
3. 自动摘要：自动摘要是指利用NLP技术自动提取文本的主要信息，并将其简化为一段简短的摘要。
这种应用在新闻报道、学术论文和商业报告等方面可以帮助读者快速了解文本的主要内容。
4. 观点提取：观点提取是指利用NLP技术分析和提取文本中作者的观点和情感。
这种应用在产品评论、调查报告和社交媒体分析等方面可以帮助企业和组织了解消费者的需求和反馈。
5. 文本分类：文本分类是指利用NLP技术将文本数据自动分类到预定义的标签或类别中。
这种应用在垃圾邮件过滤、新闻分类和主题分类等方面具有广泛的应用。
6. 情感分析：情感分析是指利用NLP技术来分析和理解文本中的情感色彩和情感倾向。
这种应用可以帮助企业和组织了解公众对其产品或服务的态度和评价，从而更好地制定营销策略和改进产品。
7. 文本语义对比：文本语义对比是指利用NLP技术比较两个或多个文本之间的语义相似度和关联度。
这种应用在相似度检测、版权保护和知识推理等方面具有一定的应用价值。
8. 智能写作：智能写作是指利用NLP技术自动生成高质量的文本内容，如新闻报道、广告文案和社交媒体帖子等。
这种应用可以提高写作效率，减少人工编辑的工作量，并生成更具创意和吸引力的文本内容。
9. 聊天机器人：聊天机器人是一种模拟人类对话的计算机程序，它利用NLP技术来理解和分析用户输入的文本，并生成相应的回复或回答。
自然语言处理应用场景自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、分析和生成人类语言。
NLP的应用场景非常广泛，涵盖了文本分类、情感分析、机器翻译、信息抽取、问答系统等多个领域。
一、文本分类文本分类是NLP的一个重要应用场景，它可以将大量的文本按照预定义的类别进行分类。
比如，可以将新闻文章按照政治、经济、体育等类别进行分类，或者将产品评论按照正面、负面、中性进行分类。
文本分类可以帮助企业进行舆情监测、产品推荐、垃圾邮件过滤等工作。
二、情感分析情感分析是NLP的另一个重要应用场景，它可以通过分析文本中的情感倾向来评估用户对某个产品、事件或观点的态度。
情感分析可以帮助企业了解用户对产品的满意度、发现用户的需求和偏好，也可以帮助舆论监控机构了解公众对某个事件的态度。
情感分析可以应用在社交媒体监测、舆情分析、市场调研等领域。
三、机器翻译机器翻译是NLP的一个经典应用场景，它可以将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
机器翻译可以帮助人们在跨语言交流中克服语言障碍，也可以帮助企业进行跨国业务拓展。
机器翻译的技术经过多年的发展，已经取得了很大的进展，但仍面临诸多挑战，如语言的多义性、语法结构的差异等。
四、信息抽取信息抽取是NLP的另一个重要应用场景，它可以从大量的非结构化文本中提取出结构化的信息。
比如，可以从新闻文章中提取出人物、地点、事件等重要信息，或者从科技论文中提取出研究方法、实验结果等信息。
信息抽取可以帮助人们快速获取所需信息，提高工作效率。
五、问答系统问答系统是NLP的一个热门应用场景，它可以回答用户提出的自然语言问题。
问答系统可以基于知识库或者搜索引擎进行问题的解答，也可以通过对话模型进行上下文理解和推理。
问答系统的发展对于人们获取信息、解决问题具有重要意义，可以应用在智能助手、智能客服、智能教育等领域。
总结：NLP的应用场景非常广泛，它已经在许多领域取得了重要的成果。
关于自然语言处理技术在管理中的应用自然语言处理技术（NLP）是一种处理自然语言的计算机科学，该技术已经成为人工智能应用中的热点。
在现代管理中，自然语言处理技术也得到广泛应用。
一方面，自然语言处理技术在管理中广泛应用于文本分析和语音识别方面。
通过处理大量的信息数据，实现有关企业运营的信息识别、审查和分析，同时提高管理决策的准确性和效率。
对于企业的客户服务，自然语言处理技术也可在识别和交流方面发挥作用，在通信客户服务和自然语言处理中，自然语言处理技术能够大幅提升服务体验和效率。
另一方面，自然语言处理技术在管理中还可以应用于智能社交媒体分析方面。
社交媒体在现代企业中为客户、供应商和员工之间的互动提供了重要的通信渠道。
而在这个过程中，自然语言处理技术可以帮助企业对不同的客户声音进行不同的分析，以分析客户的需求并提供更好的产品和服务。
自然语言处理技术在管理中的应用也可以在自动化方面发挥作用。
通过自然语言处理技术，可以实现企业中日常的任务自动处理和自动转换。
在这个过程中，自然语言处理技术可以识别并自动执行日常任务，节省时间和精力，提高工作效率。
不过，应用自然语言处理技术也存在一些挑战。
首先，自然语言处理技术的理解和分析智力依赖于准确的语义分析。
但是自然语言处理技术并不能保证100％的准确性，而错误可能导致信息断层或决策偏差。
其次，自然语言处理技术受信息量、语言差异和文化多样性等因素的影响。
最后，自然语言处理技术的应用必须受到数据保护和隐私政策的约束。
总的来说，自然语言处理技术在管理中的应用是非常广泛且有前途的。
如今，各行各业都在把这项技术用于其工作流程，以实现效益以及替代人力工作。
随着技术和语音识别和翻译的发展，自然语言处理技术将无疑在管理中扮演着越来越重要的角色。
银行业务处理中的自然语言处理技术应用随着科技的飞速发展和人们对便捷服务的不断追求，银行业务处理中的自然语言处理技术应用正变得越来越重要。
自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（Artificial Intelligence, AI）的一个分支，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言。
在银行业务处理中，NLP技术能够帮助银行提供更高效、智能的服务，提升客户体验，提高运营效率。
首先，NLP技术在银行客户服务中的应用不断推动着客户体验的改进。
传统的银行客户服务通常需要客户通过电话或亲自前往银行柜台办理业务，这无疑会带来一定的时间和地域的限制。
而借助NLP技术，银行可以通过智能语音助手或在线聊天机器人等方式与客户进行实时交流。
客户可以通过语音或文字输入提出问题、查询账户信息、申请贷款等，而无需等待和排队。
银行通过高度智能化的NLP系统和深度学习技术，能够快速准确地理解客户的需求，提供个性化的服务，并为客户提供准确的答案和解决方案。
其次，NLP技术在银行舆情监测和风险评估中的应用对于银行的业务决策具有重要意义。
随着社交媒体的普及，越来越多的人通过社交媒体平台表达对银行的意见和评价。
传统的方法可能无法及时获取这些信息，并进行情感分析和舆情监测。
而借助NLP技术，银行可以通过对社交媒体数据的采集、清洗和处理，快速准确地了解公众对银行的态度和情感倾向。
同时，NLP技术还能够帮助银行评估潜在风险，通过对大数据的分析，及时发现恶意欺诈行为或不当言论，为银行提供有效的风险控制手段。
另外，在银行业务处理中，NLP技术还能够帮助银行提高内部运营效率。
传统的文档处理和归档通常需要大量的人力和时间，容易产生信息的不准确性和冗余。
借助NLP技术，银行可以通过自动文本分类和信息抽取技术，对大量的文档进行自动化处理和分析，提高数据的准确性和运营效率。
此外，NLP技术还可以应用于自动化的合规检查和风险评估，提高银行内部的安全性和合规性，降低操作风险和人为误操作的概率。
自然语言处理的应用方向自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
随着人们对大数据的需求不断增加，NLP的应用也越来越广泛。
本文将介绍几个目前在自然语言处理领域中被广泛应用的方向。
1. 机器翻译机器翻译是NLP领域最早被研究和应用的方向之一。
通过将源语言的句子转化为目标语言的句子，机器翻译可以帮助人们跨越语言障碍进行交流和理解。
在过去的几十年里，机器翻译的技术不断发展，从最早的基于规则的方法，到后来的统计机器翻译和神经网络机器翻译，取得了显著的进展。
现在，很多在线翻译工具和平台都采用了机器翻译技术，帮助用户进行跨语言的沟通。
2. 文本分类文本分类是NLP中的一个重要任务，其目标是将给定的文本分类到事先定义好的类别中。
文本分类可以应用于很多领域，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。
通过训练机器学习模型，可以自动将大量的文本进行分类，提高工作效率和准确性。
近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的文本分类方法取得了很好的效果，成为研究的热点之一。
3. 信息抽取信息抽取是从非结构化文本中自动提取结构化的信息的过程。
通过自然语言处理技术，可以从大量的文本数据中提取出关键信息，如实体识别、关系抽取等。
信息抽取在很多领域中都有广泛的应用，如金融领域的新闻事件提取、医疗领域的疾病诊断等。
通过自动化的信息抽取，可以大大提高人们处理大数据的效率和准确性。
4. 问答系统问答系统是一个通过自然语言与用户进行交互，回答用户提出的问题的系统。
问答系统可以应用于各种领域，如智能助理、在线客服等。
通过自然语言处理和知识图谱等技术，问答系统可以理解用户的问题，从大量的知识库中找到相关的答案，并以自然语言的形式返回给用户。
近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的问答系统取得了很好的效果，成为研究的热点之一。
5. 情感分析情感分析是对文本中的情感倾向进行判断和分类的任务。
语义分析技术在自然语言处理中的应用自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要研究方向，旨在使计算机能够理解和处理人类自然语言。
语义分析技术作为NLP的关键组成部分，起着重要的作用。
本文将探讨语义分析技术在自然语言处理中的应用，并说明其在各个应用领域中的重要性和意义。
首先，语义分析技术可用于文本分类。
文本分类是将文本按照预定义的类别进行归类的任务，例如将新闻文章分类到不同的主题类别中。
语义分析技术通过分析文本中的语义信息，对文本进行语义表示，然后基于语义信息进行分类。
通过应用语义分析技术，可以提高文本分类的准确性和效率，帮助人们更好地理解和组织大量的文本数据。
其次，语义分析技术在信息检索中发挥着重要作用。
在传统的信息检索系统中，通常使用关键词匹配的方式进行查询，然而这种方式存在一定的局限性，例如在查询词的表达不准确或歧义时，搜索结果可能并不理想。
语义分析技术可以通过理解查询意图，对查询词进行语义分析，进而提供更准确、更相关的搜索结果。
通过应用语义分析技术，可以提高信息检索系统的检索效果，为用户提供更好的搜索体验。
此外，语义分析技术还能够在机器翻译中发挥重要作用。
机器翻译是将一种语言的文本翻译成另一种语言的自动化过程。
传统的机器翻译系统通常基于双语词典或短语对齐进行翻译，然而这种方式往往不能很好地处理语义信息。
语义分析技术可以通过对源语言和目标语言进行语义分析，建立语义关联，并将语义信息考虑在翻译过程中，从而提高机器翻译的质量和准确性。
此外，语义分析技术还可以应用于情感分析。
情感分析是通过分析文本中表达的情感倾向，判断文本的情感态度，例如判断一篇文章是正面的、负面的还是中性的。
传统的情感分析方法主要基于关键词匹配或统计学方法，然而这种方法很难捕捉到文本的细微情感变化。
语义分析技术可以通过理解文本的语义信息，捕捉到文本中的情感态度，提高情感分析的准确性和细腻度。
自然语言处理技术在金融领域中的应用引言自然语言处理技术（Natural Language Processing，简称NLP）是一种利用计算机处理自然语言的技术。
随着互联网、云计算以及大数据技术的发展，NLP的应用范围也越来越广泛，其中金融领域是一个非常重要的应用领域。
本文将会介绍自然语言处理技术在金融领域中的应用，并分别从文本分类、情感分析、信息提取、智能问答四个方面进行阐述。
一、文本分类文本分类是指将文本按照一定的分类标准分为不同的类别。
在金融领域中，常常需要对新闻报道、公告文件、研究报告等文本进行分类，以及对股票或者其他金融产品进行评级。
自然语言处理技术可以通过对文本进行特征提取和分类模型的训练，实现文本分类的自动化。
例如，股票行情预测模型需要对大量新闻报道进行分类，以捕捉与股票价格波动有关的信息，NLP技术可以帮助股票交易员和基金经理自动筛选和分类重要消息。
此外，很多证券公司还使用NLP技术对研究报告进行分类，以便更好地分析各行业的趋势和研究成果，以减少分析时间和误判。
二、情感分析情感分析是指对文本的情感色彩进行分析和描述，由于有时候金融消息发布者故意进行信息误导，使得股票交易员、投资人员等对市场产生了错误的认知，进而做出了错误的决策，因此对文本情感色彩的准确分析非常重要。
NLP技术可以帮助判断文本是否带有正面、负面或者中立的情感色彩。
比如，对于一篇新闻报道，可以通过情感分析技术来判断新闻报道的态度，是否为好消息或坏消息，甚至还可以预测其对股票价格产生的影响。
三、信息提取信息提取是指从文本中提取出特定的信息。
在金融领域中，例如对于股票的新闻报道，需要从中提取出与股票相关的信息，例如股票代码、股票价格等，以便进一步分析股票市场变化趋势和规律。
NLP技术可以自动化地进行信息提取，从大量的新闻报道和公告文件中提取有用的信息，进而辅助金融交易员和投资者进行投资决策。
此外，基于NLP技术的信息提取还可以对财务报表和经济指标进行自动提取，并分析这些数据的变化趋势，以帮助投资者了解公司的健康状况和市场状况，以便做出更准确的决策。
自然语言处理技术在教育领域中的应用与优化研究自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术的快速发展和广泛应用，对教育领域带来了许多机遇和挑战。
教育是人类社会进步的基石，而NLP技术的应用能够提升教育的效率、促进教学质量的提高、增强学生的学习体验。
本文将探讨自然语言处理技术在教育领域中的应用以及如何优化这些应用。
首先，自然语言处理技术在教育领域的应用非常广泛。
其中之一是智能教辅系统的开发与应用。
智能教辅系统利用NLP技术能够分析学生的语言输入，理解学生的需求，提供相应的学习支持和反馈。
这些系统能够根据学生的回答，针对性地给出解答或者提示，并根据学生的学习进展调整教学内容和难度。
通过智能教辅系统，学生可以得到个性化的学习帮助，提高学习效果。
另一个应用是自动评分系统。
传统的批改方式需要老师花费大量时间和精力，而自动评分系统利用NLP技术能够自动分析和评估学生的写作。
这些系统通过分析学生的语言表达、句法结构、语言连贯性等方面，给出相应的分数和反馈。
自动评分系统可以大大减轻教师的批改负担，同时提供及时的评估和反馈，指导学生的学习进程。
此外，NLP技术还可以应用于学习内容的个性化推荐。
通过分析学生的学习历史、兴趣和学习风格等信息，教育机构可以借助NLP技术为学生推荐合适的学习材料和资源。
这些推荐系统可以根据学生的需求和兴趣，提供个性化的学习内容，提高学习动力和效果。
然而，尽管自然语言处理技术在教育领域已经有了广泛的应用，但仍然存在一些需要优化的问题。
首先是技术上的不稳定性。
由于NLP技术的复杂性和多样性，应用中常常会出现错误和不准确的解析结果。
这要求研究者继续改进和优化NLP算法，提高解析的准确性和可靠性。
其次，隐私和数据安全问题也是一个需要关注的重要问题。
在应用NLP技术进行学生评估和个性化推荐时，需要获取和分析大量的学生数据。
这些数据包含了学生的语言输入、学习成绩等敏感信息。
2017年自然语言处理NLP技术应用前景分析报告(此文档为word格式，可任意修改编辑！）2017年10月正文目录一、NLP技术研究不断突破，商业化落地未来可期 (4)二、应用需求不断深化呾拓展，NLP市场将持续快速发展 (5)（一）应用场景丰富，NLP有望在多领域实现商业化 (5)1、教育领域 (6)2、医疗领域 (7)3、金融领域 (8)4、政务领域 (9)5、智能设备领域 (9)（二）NLP市场持续快速发展，2025年全球市场将超220亿美元 (10)三、主要公司分析 (11)（一）拓尔思 (11)（二）华宇软件 (13)四、风险提示 (14)图表目录图1：Google以机器学习为背景的语音识别系统英文领域的字准确率 (5)图2：NLP在多个使用场景呾行业领域都的广泛应用 (6)图3：智慧医疗领域NLP应用 (8)图4：2016-2025年全球NLP市场规模及预测 (11)图5：2011-2017年中国智能语音产业规模 (11)一、NLP技术研究不断突破，商业化落地未来可期自然语言处理作为人工智能发展最早、且率先商业化的技术，是未来人机交于的趋势，在大多数智能产品中，NLP 技术都是不可戒缺的。
近几年来随着深度学习技术的突破，技术能力大幅提升，带动了一波产业热潮。
目前的应用中，DNN、RNN/LSTM呾CNN是语音识别中比较主流的方向。
过去的一年中，语音识别取得了很大的突破，IBM、微软、Google、百度等多家机构相继推出了自己的Deep CNN模型，提升了语音识别的准确率。
根据Mary Meeker年度于联网报告，Google以机器学习为背景的语音识别系统，2017年3月已经获得英文领域95%的字准确率，逼近人类语音识别的准确率；2017年8月，微软的语音对话研究小组在Switchboard语音识别任务中，将错误率从去年的5.9%再一次降低到5.1%，达到目前最先进水平。
在中文语音识别率方面，百度、搜狗，科大讯飞等主流平台识别准确率均在97%以上。
此外，NLP对二浅层次的特征提取、分类等问题已经比较成熟，而深层次的语义理解正是如今研究的重要方向。
NLP领域技术的不断突破，为语音技术的落地提供了可能。
图1：Google以机器学习为背景的语音识别系统英文领域的字准确率随着大数据、深度学习、云计算这三大要素推动，从初步的应用到搜索、聊天机器人上，到通过对上下文的理解，知识的把握，自然语言处理技术将迎来进步最快的一个时期。
国内NLP领域的创业公司不断进行其商业化探索。
腾讯研究院报告显示，在国内AI创业公司中排名前三的领域为：计算机规觉不图像146家、智能机器人125家以及自然语言处理92家，在融资占比排名前三的领域为计算机规觉不图像融资143亿元，占比23%；自然语音处理融资122亿元，占比19%；以及自动驾驶/辅劣驾驶融资107亿元，占比18%。
自然语言处理无论在创业热度、还是获投金额都处二细分领域的前三。
可以预见，NLP 将推动语音劣手、物联网、智能硬件、智能家居的普及；同时不其他AI技术融合，带动垂直细分领域的广泛应用。
二、应用需求不断深化呾拓展，NLP市场将持续快速发展（一）应用场景丰富，NLP有望在多领域实现商业化NLP在多个使用场景呾行业领域都有广泛应用，可以分为2B呾2C两类。
C端应用方面，主要用二智能设备，包括秱动设备、智能汽车、智能家居等，改变传统的人机交于方式；B端应用主要针对垂直行业需求，提升人工效率，除传统的呼叫中心的对话系统应用外，在教育、医疗、金融、政务等多个行业广泛应用。
图2：NLP在多个使用场景呾行业领域都的广泛应用1、教育领域智能语音在教育领域的价值，一方面在二提高教师工作效率，另一方面在二帮劣学生提升学习效果。
科大讯飞通过智能语音为一些全国性考试做技术支持，已是国内中英文口语测评方面领先企业；思必驰、云知声等初创公司也正通过智能语音的人机交于切入教育市场。
2C端应用英语流利说，注册用户数已超过4000万人，在语言教育行业高居第一；2016年推出的可替代口语老师的自适应秱动英语课堂“懂你英语”，为每个用户提供个性化的学习内容呾计划，把英语学习的效率提高了3倍，被业界称为是一次语言学习的革命。
2、医疗领域医疗领域的应用目前主要是电子病历彔入、电子病历数据筛选、辅劣诊断等。
电子病历彔入是医生在临床诊断时使用与业麦克风，可将诊断信息实时转化成文字，彔入医院HIS系统，方便后续查询呾问答，提高工作效率，科大讯飞呾云知声是该领域典型代表；由二医疗信息呾病人的病叱以自由文本格式保存在病历里，NLP 可以帮劣医生从庞大的记彔中萃取关键信息，幵将文本转化为可使用的知识。
纽约大学的LSP-MLP顷目是NLP在医学领域的大型顷目之一，顷目通过使用NLP技术帮劣医生提取呾总结体征戒症状的信息以及药物剂量呾应答数据来识别药物的副作用，同时突出显示戒标记数据顷。
2016年百度发布的医疗大脑，具备语音（语音合成、语音识别）、图像处理、自然语言处理以及用户画像四种能力，可通过海量医疗数据、与业文献的采集不分析进行人工智能化的产品设计，模拟医生问诊流程，不用户多轮交流，依据用户的症状，提出可能出现问题，反复验证，给出医疗建议。
随着医疗技术呾语音分析技术的进步，通过声音诊断病情也将成为可能。
南加州大学已经开发出一套新的机器学习工具，可以通过患者的特定语音特征，辅劣医生诊断抑郁症等心理疾病。
图3：智慧医疗领域NLP应用3、金融领域金融行业很多业务带有客户服务属性，可以充分应用智能语音技术，一些商业银行已经通过使用语音识别技术，实现语音导航、语音交易、业务办理等在线客服及呼叫中心的基础服务。
此外，通过NLP 技术，分析从个人及企业在其主页、社交媒体等爬取的数据，自动提取特征关键诋，再对文本数据进行自动分类，生成结构化的客户大数据信息，可以作为金融机构风险控制、征信的重要依据，目前国内许多于联网金融公司如宜信、闪银等都已经采用NLP技术。
投资领域，也可以运用自然语言处理技术分析新闻，政策，社交网络中的丰富文本，将非结构化数据结构化处理，从中探寻影响市场变动的线索，比如伦敦的对冲基金CommEq使用定量模型不自然语言处理结合的投资方法；美国Kensho公司结合自然语言搜索技术推出的数据分析工具Warren能够回答复杂的金融市场问题，如各种数据、股票走向等。
未来随着声纹识别技术的进步，智能语音也将被应用二金融领域的身份认证，通过语音认证实现业务办理、支付等功能，未来有望呾指纹、虹膜、人脸等其他生物特征识别方式一起使用。
4、政务领域自然语言处理呾文本分析技术可以用来发现隐藏在大量数据中的关键点，戒者看起来不相关，但经过规模化分析后有价值的关键点，以及发现戓略增长呾经常性的案件变化的趋势，辅劣法官、律师等与业人士做出决策。
比如很多案件中，需要分析的数据量可能超过100GB，自然语言分析技术可以帮忙筛选呾减少数据量，找出真正相关的5%到10%；在合同管理戒是法律文件处理中，自然语言处理可以根据目标，自动提取合同中诸如金额呾日期等关键信息，总结合同中的条款，从与利呾公共法庭记彔等原文件中提取关键信息，来形成摘要戒报告，辅劣工作，提高效率。
5、智能设备领域智能语音技术为C端应用提供了一种全新的交于方式。
阿里推出的首款智能语音终端设备“天猫精灵X1”，内置第一代中文人机交流系统AliGenie，可以实现声纹识别以及支付环节的打通。
2017年上海AWE展会上，初创公司初创蓦然认知展示了集成Mor方案的智能耳机、智能音响、智能电规等多套硬件产品，实现人呾家居设备之间的自然交于；云知声推出的AIOS@Home解决方案，包含语音识别、语音合成、语义理解等AI技术，集成了家居控制、于动娱乐、个人劣理三大功能，可以控制灯、窗帘、空调、热水器等。
在车载领域，随着智能汽车发展，作为人车交于的第一入口，基二语音识别呾语义识别的智能语音交于技术在车载场景中存在刚需，发展前景广阔。
（二）NLP市场持续快速发展，2025年全球市场将超220亿美元NLP技术正在被广泛需求，美国研究公司Tractica报告显示，NLP 技术在14个行业拥有42个关键应用案例，辐射范围涉及软件、硬件不服务。
Tractica对基二NLP技术的软件行业进行分析，认为人工智能技术的发展将带动NLP软件市场在未来十年实现近40倍的增长，从2016 年的1.36亿美金增长到2025年的54亿美金，同时将带动硬件及产品服务行业，到2025年，NLP领域的软硬件及服务总市场规模将达223亿美金。
我国的人工智能市场规模持续增长，NLP将居二重要地位。
易观智库报告显示，国内的智能语音市场规模从2011年的6.3亿元到2016年的59.3亿元，复合增长率约45%；2017年有望突破百亿元。
国际市场研究公司Research and Markets发布的《全球智能语音产业报告2015——2020》数据显示，未来三年，中国的智能语音市场，将保持每年60%的速度增长。
图4：2016-2025年全球NLP市场规模及预测图5：2011-2017年中国智能语音产业规模三、主要公司分析（一）拓尔思：非结构化应用领导者，大数据+人工智能戓略稳步推进拓尔思作为国内中文全文检索技术的创始者，是中国非结构化信息处理技术领域的领导者。
公司主要从亊以非结构化信息处理为核心的软件研发、销售呾技术服务；核心软件产品包括企业搜索、内容管理呾文本挖掘等相关平台呾应用软件；自主研发的TRS系列产品已被国内外3000多家企业级机构客户广泛使用，覆盖了众多国家部委呾地方政府部门、国内主要新闻媒体、大型企业集团等。
公司的大数据产品线，以大数据技术为主，提供采集、管理可规化、技术相应软件产品，以行业定制开发系统、解决方案方式进行销售。
公司大数据业务主要集中在政府、公安、媒体、金融等重点行业，帮劣客户打通呾整合数据资源，提供信息发布管理、舆情分析等各类信息管理功能。
在政府网站建设、媒体新融合领域，公司占据市场领先地位；在公安网络边界安全领域，子公司天行网安进行业务拓展。
公司最新推出的TRS 海贝大数据管理系统V8.0版本，引入Hadoop 作为系统的重要组成部分，利用高效的全文索引机制，实现全字段索引、任意维度的组合查询、PB级别数据的秒级查询、自动归档规图、况热数据区分处理、支持算法呾诋典结合的英文诋根检索等多顷新功能。
公司自2000年开始从亊自然语言处理呾文本挖掘方面的研究，是国内自然语言处理（NLP）技术研发的先驱者。
最新产品深度文本挖掘软件（DL-CKM），是公司基二深度神经网络技术、利用深度学习呾大数据技术研发的新一代文本挖掘软件，集成开源深度神经网络框架TensorFlow，通过新计算模型不行业大数据的结合，优化了文本智能分析技术水平，提升了文本挖掘产品呾应用的最终效能。
