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除了机器学习之外，自然语言在各种表现形式中的应用也十分显著，比如自然语言处理（NLP）、自然语言理解（NLU）、自然语言交互（NLI）和自然语言生成（NLG）。这些技术在人工智能领域中发挥着重要作用。

传统上，NLP在文本分析方面扮演着关键角色，这一需求在未来一段时间内将持续存在。尽管这些应用案例在接下来的一年里将继续增长，但整个自然语言技术套件在语音和语义搜索等方面也取得了重要进展。

这些趋势的最大影响在于，机器学习的应用极大地增强了自然语言的能力。这些技术不仅会在2019年的企业流程中发挥作用，还使得人工智能更加易于被普通用户接受，这些用户可能并未意识到这些技术的存在。

SAS人工智能和语言分析专家玛丽贝丝·摩尔指出：“总体来说，我认为大家已经认识到机器学习和自然语言是任何人工智能系统的基础，它们使人工智能能够以人类的方式进行交流，并实现自动化的学习过程。”她进一步表示：“无论你想要实现预测、规定性分析、预测还是优化，这些技术都是基础。”

这种合作关系使得自然语言成为机器学习的补充，从而提升自然语言的能力，使人工智能更加相关，并直接影响企业的多个目标。

自然语言技术涵盖了多种功能：

自然语言处理：它主要应用于几乎所有文本分析解决方案中，专注于语言学和语言分类。摩尔解释道：“这涉及到语言的语义结构，比如名词、动词、词汇以及句子结构。”

自然语言理解：它主要被视为NLP的一个分支，专注于词语的实际含义，这些含义可能与它们在语义结构中的位置不同。NLU在大多数依赖NLP的文本分析平台上发挥着重要作用，因为它可以帮助理解讽刺、反讽、情感、幽默和俚语等复杂情况。

自然语言生成：它与NLP的观点相反，不是分析语言的语义含义，而是分析语言的生成过程，通常生成文本或语音。摩尔表示：“NLG的核心是总结，即从大量文件中提炼出关键信息。”

自然语言交互：它结合了上述几种技术，用户可以通过自然语言与系统进行交互，接收响应。例如，Alexa和Siri等数字助手就是通过NLG生成响应的。

机器学习通过监督和非监督学习在自然语言处理中发挥了巨大作用，尤其是在文本分析方面。非监督学习可以帮助识别文档中术语之间的数学关系，而监督学习则在此基础上进行细化，以符合业务规则。

深度学习也在文本分析领域逐渐兴起，特别是在文档分类和实体标记方面。深度学习技术如递归神经网络可以提供更准确的情感分类和文档分类。

此外，深度学习在语音到文本转换方面也发挥了重要作用，特别是在聊天机器人的应用中。深度学习使得聊天机器人的交互体验更加自然和智能。

语义搜索的需求在未来一年也将影响自然语言和机器学习的发展。组织需要能够搜索其文档集合，特别是随着监管要求的增加。NLP和机器学习的智能可以注入到基于搜索的应用程序中，提供更加智能和语义化的搜索体验。

综上所述，自然语言技术在文本分析、语音到文本转换、智能聊天机器人和语义搜索等多个领域将变得更加普及，推动认知计算的通信能力的发展。