NLP数字媒体内容中人工智能审核的应用说明

前面的科普中我们曾提到，人工智能技术的迅猛发展使自然语言处理、语音转写、图像识别等技术能成熟地应用于大部分数字媒体，尤其是数字媒体生产平台关于内容审核工作区域。本文将从专业的角度继续为各位解析其中的主要技术之一：自然语言理解技术。

自然语言理解技术的发展

“自然语言理解”就是人工智能的主要研究内容之一，目标是计算机能学习、理解并能够生成人的语言，实现智能处理的效果。伴随着移动互联网技术、机器学习和深度学习技术的发展，以及数据资源的积累和并行计算能力的提升，自然语言处理的研究方法也发生了巨大的变化，已经在语音和图像的识别领域取得了显著的成果。依照目前人工智能的发展，计算机对自然语言的理解基本从实用的角度进行评判。

自然语言理解技术的几个主要方面包括：机器翻译、语义理解及人机会话。

机器翻译：通过数据积累计算机实现两种自然语言语义无差别转换的过程。

语义理解：是通过将语言学的研究成果与计算机技术结合，从而实现语义层次上词语的理解。

人机会话：可能是下一代的人机交互接口，用来完成从文字、图形接口到自然语言接口的实现；在家用电器人性化设计领域的应用前景也十分广阔，涉及语音识别、语音合成两个核心部分。

自然语言理解技术的应用

因为自然语言理解技术的应用领域非常广泛，因此该技术具有极高的应用价值。

早期自然语言处理的研究方向是基于语言规则的，主要受短语生成语法的影响，通过对语言结构进行分析，以达到用语法规则约束语言计算的目的，其方法的本质是模式匹配。这种方法在机器翻译、语音识别和语音合成等应用领域都有所尝试。

随着机器学习方法突飞猛进的发展，特别是深度学习技术的蓬勃发展和广泛应用，研究者根据现实世界中巨大的应用需求，借助并充分运用了先进的机器学习方法，在机器翻译、数字媒体内容审核、社会媒体挖掘、情感分析等任务中取得了突破性进展。自然语言处理的进展为人类理解语言生成机制和受其启发而开发出更多的社会应用提供了广阔途径，具有重要意义。

自然语言处理技术的发展大致经过了不同两个的阶段：依靠词表、规则处理语言和基于统计的机器学习方法。前者因为自然语言本身特点，如多样性、歧义和上下文相关等使得这个工作进展缓慢；而后者利用标注语料库建立语言模型，后期依赖于机器的深度学习，面向大量的网络数据资源并进行处理，取得了显著的效果。

综合而言，自然语言处理的技术进步主要取决于以下几个关键因素：

计算能力的高速增长，分布式并行计算突破了原有的计算复杂度限制，已形成了大数据处理平台，为更优的算法提供了支撑；
互联网和移动互联网的发展积累了大规模网络文本，包括但不限于新闻媒体和自媒体文本等数字媒体内容，以及语音数据等也提供了高质量的标注语料。
高效机器学习方法的发展，主要是深度学习技术的快速进展，提高了对数据分析和关系挖掘的能力。
对自然语言结构及其在社交领域中的应用有更深入的理解，尤其是对语义的深度分析和上下文语境的充分利用。

依托先进的人工智能和计算机视觉技术，迅速落地包括互联网融媒体图像智能审核应用落地实践，目前图普科技作为国内最大第三方独立识别云平台，日均数据处理量在20亿次，累计处理超过数千亿次各类数据信息，在数字媒体内容智能审核领域具有显著优势。未来科学技术将成为影响人类社会的主要推动力，而图普将以AI作为载体，赋能社会和全人类。更多内容可到官网了解。

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