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2018年NLP应用亮点回顾

2018年见证了自然语言处理（NLP）在多个领域的广泛应用和突破。Elvis Saravia，一位计算语言学专家，并且是2019年计算语言学会北美分会的项目委员之一，总结了NLP在多个行业的创新表现，包括聊天机器人、医疗健康、机器学习工具、金融、广告和法律等领域。

聊天机器人

聊天机器人是NLP的重要研究领域，它包含了NLP的核心目标之一——人机交互。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。例如，梅赛德斯奔驰推出的MBUX聊天机器人，能够通过自然对话为顾客提供服务。Hugging Face公司获得400万美元的投资，用于打造情感智能聊天机器人。此外，Wired还报道了Facebook虚拟助手M的故事，以及公司为何计划将其关闭。有人认为聊天机器人可能只是个泡沫，因为当前的技术水平难以满足用户的期望。Passage AI通过NLP和深度学习技术训练聊天机器人，支持多语言交流。谷歌的研究团队也推出了一系列技术，深化了聊天中的语义文本相似度。

医疗健康

NLP在医疗健康领域的应用也取得了显著进展。Jessica Kent探讨了如何利用NLP分析电子医疗记录，以改善心脏衰竭患者的护理质量。Anthem与doc.ai合作，通过分析病人的过敏模式进行预测。MIT的研究人员创建了一个基于AI的众筹平台，用于分析药物与蛋白质的相互作用。报告指出，NLP和AI将使医疗服务摆脱地理位置的限制，提供高质量的服务。DeepMind开发了一种新技术，用于自动检测和治疗视网膜疾病。一种基于NLP的文本挖掘技术可以依据病人的生物标志物决定癌症治疗方案。Proven Beauty公司利用NLP为顾客提供个性化护肤产品。此外，谷歌通过技术手段提升了人们的健康水平。自动化心理治疗机器人Woebot获得了800万美元的A轮融资。

机器学习工具

谷歌推出了Cloud AutoML，旨在为大企业提供云端AI服务，推动AI的普及。BigQuery ML允许数据科学家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，标准化并发布开放数据库。Facebook通过多语言嵌入技术提供更快的翻译服务。PyTorch Geometric通过PyTorch进行几何深度学习。谷歌Brain发布了Magenta.js，这是一个利用TensorFlow.js生成音乐和艺术内容的API。谷歌的文字语音转换功能基于DeepMind开发的WaveNet技术。TensorFlow 1.9和1.10.0相继发布，TensorFlow 2.0预计在2019年初发布。PyTorch举办了首届开发者大会，讨论了PyTorch 1.0的研究和生产能力。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

澳大利亚证券与投资委员会（ASIC）希望通过NLP加强公司和金融服务的法律管理。Tumi公司使用AI和NLP进行目标营销。华尔街和大型创业公司正大量投资NLP和机器学习，以提供更优质的客户服务，类似于自动化投资管理。小型和大型律师事务所也在通过AI技术展开竞争。金融行业正在使用机器学习和NLP重新定义服务，并开拓新市场。谷歌希望通过“数据转移项目”实现数据移动化，赋予用户完全的数据控制权。

更多NLP故事

据报道，DARPA将在AI Next Initiative中投资高达20亿美元，以实现语境推理和问题解决能力。著名教授Pedro Domingos计划加入纽约投资公司D.E. Shaw集团，领导公司的机器学习工作。微软的最新专利目标是通过NLP提升来电ID功能，系统能够识别来电者的目的和行为。Observe.ai是一家通过机器学习和NLP技术自动化呼叫中心服务的创业公司，已筹集800万美元的资金。

本文由MyGPT团队改写，原作者为方向。