图灵汇官网

人工智能概述

人工智能（AI）是一种使机器具备人类智能的技术，能够实现自动化任务。AI的核心在于自动化和智能。AI的主要目标包括推理、自主学习与调度、机器学习、自然语言处理、计算机视觉和机器人技术，最终实现通用智能。

人工智能的发展阶段

AI经历了三个主要发展阶段：

• 第一阶段：机器学习，即智能系统通过一系列算法从经验中学习。
• 第二阶段：机器智能，使用更高级的算法，例如深度神经网络，进一步提升学习能力。
• 第三阶段：机器自我学习，无需外部数据即可自我进化。目前的技术已经达到了这一阶段。

人工智能的类型

AI可分为三种类型：

• ANI（狭义人工智能）：执行特定任务，如Siri和Alexa这样的聊天机器人。
• AGI（通用人工智能）：具备人类水平的任务处理能力，能够持续学习。
• ASI（超级人工智能）：超越人类智能的机器。

什么是智能化？

使系统智能化的关键因素包括自然语言处理、知识表示、自动推理和机器学习。

NLP、人工智能、机器学习、深度学习和神经网络的区别

• 人工智能：创建智能化系统。
• 自然语言处理（NLP）：让计算机理解和解释人类语言，属于AI的一个分支。
• 机器学习：使系统从经验中学习，也是AI的一个分支。
• 神经网络：模仿生物神经元网络的计算模型。
• 深度学习：在大数据集上使用深度神经网络的机器学习分支。

自然语言处理概念

自然语言处理（NLP）使计算机能够理解并解释人类的语言。NLP的目标是缩小人类交流（自然语言）与计算机理解（机器语言）之间的差距。NLP分析语言的多个层次，包括句法、语义和语用学。

NLP中的语义分析方法

• 分布式方法：利用大规模统计策略进行机器学习和深度学习。
• 框架式方法：将不同句法但相同语义的句子表示为标准化情境。
• 实际式方法：基于句子的部分内容和真实世界信息来理解整体意义。
• 交互式方法：在交互式学习环境中，用户逐步教导计算机理解语言。

NLP流程

NLP涉及两个主要过程：自然语言理解和自然语言生成。

自然语言理解（NLU）

NLU旨在理解给定文本的意义。它需要理解文本中单词的特性和结构，解决词法、句法、语义和回指歧义问题。

自然语言生成（NLG）

NLG是从结构化数据中生成可读文本的过程，分为文本规划、语句规划和完成三个阶段。

NLP与文本挖掘的区别

NLP关注文本的语义理解，而文本挖掘则侧重于识别文本数据中的隐藏信息，通常通过句法分析实现。

我们为什么需要NLP

NLP可以实现自动语音和文本编写，利用计算机的能力处理大量数据，提高效率。NLP的应用还包括自动摘要、机器翻译和合同文档对比等。

NLP技术的应用领域

在企业中，NLP可以用于合同审核，提高效率和准确性。例如，合同智能识别和比对机器人可以自动标注合同差异，减轻人工审核的工作负担。

传统合同比对的问题

• 风险高：人工审核易出错，导致法律和经济损失。
• 时间成本高：工作量大，审核速度慢。
• 人力成本高：雇佣专业人员成本高，重复工作导致人员流动性大。

合同比对机器人的优势

• 采用先进全文识别技术和比对引擎：自动纠正图像倾斜，去除噪声，准确率高达98%。
• 版面分析、表格分析和文字分析：自动检测文本区域和表格区域，逐字逐句比对。
• OCR字符识别：单字符识别率达98%，误差小。
• 数据组织和输入：全面覆盖每个字符的位置信息。
• 自动比对：系统自动比对两份合同，标识差异，发现并提示多行或少行问题。

合同比对机器人的价值

• 提升效率：自动识别和比对，显著缩短审核时间。
• 增强风控能力：辅助人工审核，降低错误率，减少企业风险。
• 释放人力资源：解放重复劳动，从事更高价值的工作。

适用行业

保险、证券、银行、电信、基金、信托等风控要求高的企业和合同量大的大中型企业。