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摘要

有人认为语言数据是非结构化的，但事实上这是一种误解。没有特定的语言结构，人们很难进行有效的交流。语法作为语言的结构，对于定义语言的含义至关重要。

语言与结构

学习任何一门语言，都必须掌握其语法结构。为了推动计算机技术的发展，我们需要超越传统的处理方式，理解自然语言的结构。从平面文件数据库到关系型数据库，结构化数据的发展历程很长，但对于习惯了这种结构的人来说，语言似乎显得非常非结构化，这导致了一些错误的概念。近年来，随着文本和语音技术的迅猛发展，这种混淆进一步加剧。因此，现在是时候摒弃“非结构化数据”的说法了。

人工智能与自然语言处理

人工智能一直在模拟人类的交流和行为。自从人工智能出现以来，研究人员一直对人类的交流方式非常感兴趣，这催生了自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG）这两个相互关联的领域。

语法与语义

由于早期计算技术的限制，人工智能在语言处理方面的工作主要依赖于专家系统，通过定义规则来理解语言。然而，这些规则大多只关注语法，忽略了语言的流动性和语义的重要性。不断增加规则不仅会降低系统的效率，还无法满足对话所需的精确度。因此，专家系统在图灵测试中屡次失败。

人工神经网络推动自然语言发展

云计算的发展极大地促进了自然语言处理的进步，计算机和处理器集群能够处理更复杂的语义分析。人工神经网络（ANN）成为了机器学习的前沿技术。通过创建不同的网络层，ANN能够分析语言的基本组成部分，并通过实例学习来理解更复杂的句子，从而实现更精确的NLP和NLG。

ThoughtSpot的首席数据专家Doug Bordonaro指出，自然语言处理技术可以帮助非技术人员更好地理解商业数据，推动业务决策。例如，他们的客户每周都有超过10,000次的搜索记录，这些搜索帮助他们深入了解销售趋势、产品盈利和市场动态。

语音与文本

人工神经网络同样也在自然语言生成方面发挥了重要作用，使得生成的口语更加自然流畅。此外，自然语言生成（NLG）还可以生成图表和其他可视化效果，方便不同用户群体获取信息。

SAP的副总裁David Judge表示，当前的可视化技术虽然已经相当先进，但仍然需要改进。图像和文本的结合能够更有效地促进公司内部的沟通。在NLG解决方案中，动态文本的构建成为了一个重要的优势，它为那些无法使用视觉效果的人提供了更多的便利。

自然语言处理与生成的结合

要想深入理解自然语言处理（NLP）和自然语言生成（NLG），不能将它们割裂开来。自然语言的理解和交流能够加速分析和决策过程。自然语言工具在未来两年内有望快速普及，因为它们在商业分析中的重要性日益增加。

通过以上改写，我们保留了原文的核心信息和要点，同时通过结构调整、同义词替换和句式重组等方法，降低了与原文的相似度，使文章更具可读性和紧凑性。