自然语言处理或NLP是人工智能的一个分支，它对计算机和人类交互的方式有许多重要的影响。人类语言已经发展了数千年，已经成为一种细致入微的交流形式，其中包含的信息往往超越了单独的文字。 NLP将成为弥合人类通信和数字数据之间差距的重要技术。以下是未来几年将使用自然语言处理的5种方法。
机器翻译
由于世界的信息是在线的，因此制作这些数据的任务变得越来越重要。跨越语言障碍使每个人都能获得世界信息的挑战已经超出了人类翻译的能力。像Duolingo这样的创新公司正在寻求招聘大量的人才，通过翻译工作和学习新语言。但机器翻译为协调世界信息提供了一种更具可扩展性的替代方案。谷歌是一家处于机器翻译前沿的公司，它使用专有的统计引擎来提供谷歌翻译服务。机器翻译技术面临的挑战不是翻译单词，而是保留句子的意义，这是NLP核心的复杂技术问题。
打击垃圾邮件
垃圾邮件过滤器已成为防止不必要的电子邮件不断增加的问题的第一道防线。但是，几乎每个使用电子邮件的人都经历过仍然收到的不需要的电子邮件或者过滤器中偶然发现的重要电子邮件的痛苦。垃圾邮件过滤器的误报和假阴性问题是NLP技术的核心，再次归结为从文本字符串中提取含义的挑战。受到广泛关注的技术是贝叶斯垃圾邮件过滤，这是一种统计技术，其中电子邮件中单词的发生率是根据其在垃圾邮件和非垃圾邮件语料库中的典型情况来衡量的。
信息提取
金融市场中的许多重要决策越来越远离人类的监督和控制。算法交易正变得越来越流行，这是一种完全由技术控制的金融投资形式。但是，这些财务决策中的许多都受到新闻的影响，而新闻业仍以英语为主。那么，NLP的一项主要任务就是采用这些明文公告，并以可以在算法交易决策中考虑的格式提取相关信息。例如，公司之间合并的消息可以对交易决策产生重大影响，并且合并，参与者，价格，谁获得谁可以纳入交易算法的细节的速度可以在数百万美元。
概要
信息过载是我们数字时代的一个真实现象，我们对知识和信息的获取远远超出了我们理解它的能力。这种趋势没有显示出放缓的迹象，因此总结文档和信息含义的能力变得越来越重要。这不仅对我们能够识别和吸收大量数据中的相关信息非常重要。另一个理想的结果是了解更深层次的情感意义，例如，基于社交媒体的汇总数据，公司能否确定其最新产品的一般情绪？ NLP的这一分支将作为有价值的营销资产变得越来越有用。
问题回答
搜索引擎将世界上丰富的信息放在我们的指尖，但在回答人类提出的具体问题时，它们仍然非常原始。谷歌已经看到了这对用户造成的挫败感，他们经常需要尝试一些不同的搜索结果才能找到他们想要的答案。 Google在NLP方面所做工作的一个重点是识别自然语言问题，提取意义并提供答案，Google的结果页面的演变已经显示出这一焦点。虽然肯定有所改进，但这仍然是搜索引擎面临的主要挑战，也是自然语言处理研究的主要应用之一。
