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2018年NLP领域的重要进展

2018年，自然语言处理（NLP）的应用有了显著的发展。作为计算语言学专家，Elvis Saravia 在2019年北美计算语言学学会年会上担任项目委员之一。他指出，NLP不仅在聊天机器人和机器学习方面取得了突破，还在医疗、金融、法律和广告等领域展现出新的应用潜力。

聊天机器人

聊天机器人是一个关键的研究领域，因为它涵盖了NLP的主要目标。Wired杂志的一篇文章探讨了语音情感识别如何帮助机器与人类建立更健康的关系。梅赛德斯奔驰推出了聊天机器人MBUX，旨在为客户提供更自然的交流体验。NLP创业公司Hugging Face获得了400万美元的投资，用于开发情感智能聊天机器人。此外，Wired还发布了一篇文章讨论Facebook的虚拟助手M，并解释了公司决定关闭该产品的背景。这篇文章还提到，Passage AI利用NLP和深度学习技术来训练顶级聊天机器人，支持多种语言交流。谷歌研究人员开发了一系列技术，以提高聊天对话中的语义文本相似度。

Mastercard表示，聊天银行已经成为主流。艾伦人工智能研究院通过Alexandria项目开发了具有常识的AI系统。AskArvi运用NLP和深度学习技术来理解客户需求，从而推荐合适的保险产品。亚马逊推出了一系列新技术和API，使机器学习工具可以在离线状态下运行。Facebook提交了一份关于电商聊天机器人的专利申请，NLP技术是其核心技术。谷歌发布了Google Duplex，这是一款能够进行自然对话的系统，可以通过电话完成各种实际任务。这项技术在2018年的谷歌I/O大会上首次亮相。

医疗健康

NLP在医疗健康领域的应用也日益广泛。Jessica Kent讨论了如何利用NLP技术分析电子医疗记录，以改善心脏病患者的护理质量。Anthem与doc.ai合作，利用AI技术分析和预测患者的过敏反应。MIT的研究人员开发了一个基于AI的众筹平台，用于分析药物与蛋白质之间的关系。据报道，NLP和AI技术将使医疗服务从传统的线下模式转变为不受地理位置限制的高质量服务。DeepMind宣布开发了一种新技术，能够自动检测和治疗视网膜疾病。一种基于NLP的新文本挖掘技术能够根据病人的生物标志物来决定最佳的癌症治疗方案。创业公司Proven Beauty利用NLP技术为顾客提供个性化的护肤产品线。此外，NLP还可以帮助改善医疗文档的质量。BrightSign是一款智能手套，可以帮助有语言障碍的人更好地沟通。一家医疗机构利用深度学习和计算机视觉技术在CT扫描中检测疾病，速度比人类肿瘤学家快150倍。谷歌的技术也被用来提升人们的健康水平。自动化心理治疗机器人Woebot获得了800万美元的A轮融资。Stitch的CEO讨论了如何利用数据分析来提供个性化时尚产品。Linguamatics提供了基于文本的药物发现和研究工具。

机器学习工具

谷歌发布了Cloud AutoML，旨在为企业提供云端AI服务，这是谷歌推广AI的一部分。谷歌AI团队发布了BigQuery ML，使数据科学家能够在大规模结构化和半结构化数据库上应用机器学习模型。Fast.ai与AWS Open Datasets合作，标准化并发布了多个开放数据库。Facebook利用多语言嵌入技术，提高了翻译速度。PyTorch Geometric通过PyTorch实现了几何深度学习。谷歌Brain发布了Magenta.js，这是一个基于TensorFlow.js生成音乐和艺术内容的API。谷歌还发布了谷歌文字语音转换功能，其基础是DeepMind开发的WaveNet技术。TensorFlow 1.9和TensorFlow 1.10.0相继发布，TensorFlow 2.0预计将在2019年底发布。PyTorch组织了第一次开发者大会，讨论了PyTorch 1.0的最新进展。Intel开源了一个名为NLP Architect的Python库。Semantris是一款基于NLP和机器学习的文字联想游戏。

金融、广告和法律

NLP技术在金融、广告和法律领域的应用也日益广泛。澳大利亚证券与投资委员会（ASIC）希望通过NLP技术来增强对公司和金融服务法律的监管。Tumi利用AI和NLP技术进行目标营销。华尔街和大型创业公司正在大量投资NLP和机器学习技术，以提供更优质的客户服务。小型和大型律师事务所正在利用AI技术提高竞争力。金融行业也在积极采用机器学习和NLP技术，重新定义服务并开拓新市场。谷歌通过“数据转移项目”，希望实现数据的移动化，赋予用户完全的数据控制权。

更多NLP的故事

据报道，DARPA将在AI Next Initiative中投资高达20亿美元，以推动语境推理和问题解决能力的发展。著名教授Pedro Domingos计划加入纽约投资公司D.E. Shaw集团，负责机器学习工作。微软最近的一项专利目标是通过NLP技术提升来电ID功能，系统能够识别来电者的意图和行为。创业公司Observe.ai筹集了800万美元的资金，利用机器学习和NLP技术自动化呼叫中心服务。