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摘要

2018年见证了自然语言处理（NLP）在多个领域的广泛应用和发展。Elvis Saravia，一位计算言语学专家和2019年计算言语学会北美分部的项目委员，指出NLP不仅在聊天机器人和机器学习领域取得突破，还在医疗、金融、法律和广告等行业展现出新的应用价值。

聊天机器人

聊天机器人是NLP的重要研究领域，因为它涵盖了该领域的主要目标。例如，Wired杂志曾报道过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。此外，Hugging Face获得400万美元的投资，致力于开发情感智能聊天机器人。Facebook的虚拟助手M计划关闭的消息也引发了业界的关注。Passage AI利用NLP和深度学习技术训练高效的聊天机器人，支持多种语言交流。谷歌的研究团队开发了一系列技术，以增强聊天中的语义相似度分析。

医疗健康

NLP在医疗健康领域的应用越来越广泛。例如，Jessica Kent探讨了如何通过NLP改进电子医疗记录，从而优化心脏衰竭患者的护理。Anthem与doc.ai合作，利用AI技术分析和预测患者的过敏情况。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。NLP技术也被用于通过病人的生物标志物来决定癌症治疗方案。Proven Beauty利用NLP为顾客提供个性化护肤产品。此外，谷歌的技术被用来提升人们的健康水平，如通过深度学习和计算机视觉技术在CT扫描中检测疾病。自动化心理治疗机器人Woebot获得了800万美元的融资，用于提供个性化的心灵辅导服务。

机器学习工具

2018年，谷歌发布了Cloud AutoML，旨在为大企业提供云端AI服务。谷歌AI团队推出了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使用机器学习模型。Fast.ai与AWS Open Datasets合作，标准化并发布了开放数据库。Facebook通过多语言嵌入技术，提高了翻译速度。PyTorch Geometric利用PyTorch进行几何深度学习。谷歌Brain团队发布了Magenta.js，这是一个基于TensorFlow.js的应用程序接口，用于生成音乐和艺术内容。谷歌的文字语音转换功能基于DeepMind的WaveNet技术。TensorFlow发布了1.9和1.10.0版本，预计2019年底将发布2.0版本。PyTorch举办了第一次开发者大会，讨论了PyTorch 1.0的最新进展。Intel开源了名为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日益增多。澳大利亚证券与投资委员会（ASIC）计划利用NLP技术加强公司和金融服务的管理。Tumi利用AI和NLP进行精准营销。华尔街和大型创业公司纷纷投资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也在通过AI技术提升竞争力。金融行业通过机器学习和NLP重新定义服务模式，开拓新市场。谷歌通过“数据转移项目”推动数据移动化，赋予用户更多数据控制权。

更多的NLP故事

据报道，DARPA将在AI Next Initiative投资高达20亿美元，以推进语境推理和问题解决能力的发展。著名教授及研究员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。微软最新的专利目标是通过NLP技术提升来电ID功能，使系统能够识别来电者的意图和行为。Observe.ai是一家利用机器学习和NLP技术提升呼叫中心体验的初创公司，已筹集800万美元的资金。

本文由阿里云云栖社区组织翻译。