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2024-03-02 01:09一、人工智能语义分析
人工智能语义分析的应用与前景
随着人工智能技术的不断发展，语义分析作为人工智能领域的一个重要分支，已经得到了广泛的应用。语义分析是指对文本、语言、图像等数据进行分析，以揭示其内在含义和潜在意义的过程。在当今信息化社会，语义分析的应用场景越来越广泛，它不仅在学术研究、新闻报道、广告营销等领域发挥着重要作用，而且还在企业决策、市场分析、智能客服等方面具有广阔的应用前景。 一、学术研究 在学术研究中，语义分析可以帮助研究者更好地理解文献资料和数据，从而更准确地把握研究方向和重点。通过对文献的关键词、主题、引用关系等进行深入分析，语义分析可以帮助研究者发现新的研究领域和研究方向。此外，语义分析还可以帮助研究者更好地理解人类语言和文化，从而为跨文化交流和国际合作提供支持。 二、新闻报道和广告营销 在新闻报道和广告营销中，语义分析可以帮助媒体和广告公司更好地理解受众需求和兴趣，从而更准确地制定报道和广告策略。通过对文本数据的分析，可以发现潜在的热点话题和趋势，为媒体和广告公司提供有价值的参考。此外，语义分析还可以帮助广告公司更好地理解广告效果和受众反馈，从而不断优化广告设计和投放策略。 三、企业决策和市场分析 在企业决策和市场分析中，语义分析可以帮助企业更好地了解市场需求和竞争态势，从而制定更科学合理的经营策略和市场战略。通过对市场数据和竞争对手的分析，可以发现潜在的商业机会和风险，为企业决策提供有力的支持。此外，语义分析还可以帮助企业更好地了解员工需求和行为，从而优化人力资源管理策略和提高员工满意度。 四、智能客服 智能客服是人工智能技术在客户服务领域的应用之一。通过语义分析技术，智能客服可以更好地理解用户需求和反馈，提供更加智能、高效、个性化的服务。此外，语义分析还可以帮助企业更好地了解用户需求和行为，从而不断优化产品和服务，提高用户满意度和忠诚度。 总之，人工智能语义分析在多个领域具有广泛的应用前景。随着人工智能技术的不断发展，语义分析将会在更多领域发挥重要作用。未来，我们期待看到更多基于语义分析的创新应用和解决方案。二、人工智能真的能理解语义吗？
目前不能“真正”理解意义，只是理解了一些词与词之间的关系。或一些抽象特征之间的相关性。有些能理解“播放某某的歌曲***”这句话的意思，却并非真正人工智能所为，而是普通的程序算法，是程序员对这句话的理解。理解本句的算法与人工智能算法有着本质区别。目前的人工智能算法主要是用来查询相关语句，含有大量“搜索”的基因。而那些作诗作画的人工智能肯定不能理解语义，因为我从未看到那个人工智能能解释诗的意思。
理解语义，不是现有深度学习框架所能解决的范畴，它的出发点是解决“感知智能”的问题。不管有多少亿参数都不能理解语义，人脑理解语义不过区区百个参数，但是有大量的认知知识作为辅助。知识与参数或向量有着质的区别。参数的量变不会导致知识的质变。因为这里面少一些灵魂元素：意识，认知。
理解语义，人工智能首先需要掌握一种用来表达知识，表达认知，表达意识的语言。一种能直接与人类语言对接的语言。AI若没有自己存储知识和运行思维的语言，谈何理解人类语言？
三、如何搭建基于文本语义的智能问答系统？
刚好之前做过智能问答的研究和落地，从0到1给某O2O平台搭建了支撑百万级用户的智能客服系统。下面分别回答题主的三个具体问题：
1. 问答系统有哪些分类
我们可以将问答系统大概划分为5个类型，主要根据任务形式和知识库里数据的存储结构。
(1) FAQ-Bot: 基于常见问答对的问答，这也是运用最为广泛的智能问答技术。抽象出来是一个信息检索的问题，给定用户的问题，在由{问答：答案}组成的知识库中检索相似的问题，最后将与用户相似问法问题的答案作为结果返回给用户。
(2) MRC-Bot: 基于机器阅读的智能问答，一般运用在开放域的问答中。给定用户的问题，具体分成召回和机器阅读两个阶段，先从知识库中检索出可能存在答案的文档，再针对文档做机器阅读确定答案。在实际落地中也很有前景，相比FAQ-Bot用户不需要耗费很大力气构建知识库，只需要上传产品文档即可。但是目前机器阅读的准确性还不够，效果不稳定，还不能直接将机器阅读的结果作为答案返回给用户。
(3)KG-Bot: 基于知识图谱的问答，一般用于解答属性型的问题，比如“北京的市长是谁”。给定用户的问题，需要先解析成知识图谱查询语句，再到知识图谱中检索答案。这种问答一般回答的准确率非常高，但是能回答的问题也非常局限，同时构建知识图谱非常耗费人力。
(4)Task-Bot: 任务型对话，是面向特定场景的多轮对话，比如“查天气”，“订机票”。"Task oriented dialogue"在学术和工业界都已经有了很深入的研究，分成pipeline和end-to-end两种思路。在实地落地过程中，难得是如何让用户自主的灵活配置一个任务型对话场景，训练语料可能只有一两条，如何让模型能学到这个槽位？
(5)Chat-Bot: 闲聊对话，一般用于提高机器人的趣味性，比如“你是谁？”，“你是机器人吗？”等。在学术上一般基于end-to-end的方案，可以支持多轮，但是回复结果不可控。所以在实际落地中还是会转换成FAQ-Bot，预先构建一个寒暄库，转换成检索的任务。
| 机器人类型 | 知识库结构 | 核心技术 | 落地难度 |
|---|---|---|---|
| FAQ-Bot | {问题:答案} | 信息检索 | 低 |
| MRC-Bot | 文档 | 信息检索+机器阅读 | 中 |
| KG-Bot | 知识三元组 | 知识图谱构建/检索 | 高 |
| Task-Bot | 槽位/对话策略 | 对话状态跟踪/管理 | 高 |
| Chat-Bot | {寒暄语:回复} | 信息检索 | 低 |
一般作为一个商业化的智能问答系统一般上面的各种bot都会有，通过中控来做类型识别和分发。
2.如何快速得搭建一个问答系统
最简单最切合实际的落地方式是基于FAQ-Bot，目前“智能客服”等产品采用的技术也大都基于此。
而要搭建FAQ-Bot最快的方式就是通过Elesticsearch来构建，基于ES可以快速构建检索型的智能问答系统，包括“输入联想”，“相似问题检索排序”，“拼音/首字母混合检索”等常见功能。传统的ES仅支持“字面”匹配（BM25算法），最新的ES也已经支持“语义”匹配，所以可以通过深度学习模型提取问题的语义特征（例如sentence-bert），然后存入ES中。这样用户的query就可以与问题库进行“字面”匹配+“语义”匹配了。
所以基于ES已经可以快速搭建一个能用，且效果还不错的问答系统了
3.如何评估问答系统的效果
智能问答系统的评估一般会包含多个层面：
- 系统层面：cpu占用，内存占用，QPS等
- 算法层面：回答问题的准确率，召回率，精确率
- 业务层面：机器人回答满意度（用户的打分），机器人独立解决问题占比，转人工占比
之前写过基于FAQ智能问答技术的系列文章，可以参考
基于FAQ的智能问答(一): Elasticsearch的调教基于FAQ的智能问答(二): 召回篇基于FAQ的智能问答(三): 精排篇四、人工智能和管理信息系统的联系？
人工智能技术是信息技术的第三次浪潮，随着人工智能技术的逐渐兴起，信息安全技术、网络管理技术、信息管理与信息系统等方面也逐渐发展起来。运用人工智能的信息管理系统在处理数据时会更加智能化与信息化。文章通过对人工智能技术的分析，研究人工智能在信息管理系统中的应用及发展趋势，讨论人工智能时代信息管理系统的应用问题。
五、人工智能与管理信息系统的关系？
短期内，人工智能不会对管理信息系统产生质的影响，但人工智能技术一定是未来计算机技术发展的目标。
六、信息管理系统属于人工智能应用吗？
不是。人工智能可以应用到信息管理系统中去，运用人工智能的信息管理系统在处理数据时会更加智能化与信息化。
目前人工智能的应用主要有自动驾驶、智能搜索引擎、人脸识别等。
七、人工智能还是信息管理与信息系统好？
人工智能是新型热门专业，毋庸置疑在科技强国这个大方向下这是有前景的专业，但是在选择这类专业的前提是要对开设这专业的院校有一定的了解，有没有相匹配的师资力量与办学能力，有一些院校跟风开设诸如此类的热门专业，但是授课能力及环境设施都跟不上，能不能学到真东西都两说。
信息管理与信息系统是传统老牌专业，比较成熟稳定，老师授课能力以及教学设施都问题不大。
八、信息管理与信息系统好还是人工智能好？
人工智能更专业，更高深。信息管理与信息系统应用面比较广。
九、管理信息系统对人工智能的重要性？
信息的系统对人工的重要性相当于就是基础，如果没有这个管理信息系统人工智能根本没有办法发展。
十、人工智能管理应用？
人工智能落地应用最为广泛地是企业管理上的应用，单就人力资源领域而言，市场所提供的产品和技术支持纷繁复杂，HR对AI的关注度也在市场的热度中逐渐增强，希望借助这样新的技术来达成更科学的人力规划、更快速精准高效的劳动力管理。
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