檢索語言是連線什麼之間的橋樑
自然語音處理（
NLP）
是人工智慧領域中的重要一環，在過去的二十年裡，
NLP利用機器學習和深度學習的研究成果，在很多方面取得了
不小
的進步。比爾
·蓋茨曾說，“語言理解是人工智慧皇冠上的明珠”
，
自然語言處理的進步
終
會推動人工智慧整體進展。
NLP的簡介
自然語音處理（
NLP）是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向，是機器語言和人類語言直接溝通的橋樑，以實現人機交流的目的。
NLP以語言為物件，利用計算機技術對此進行分析、理解和處理自然語言的一門學科，即把計算機作為語言研究的強大工具，在技術的支援下對所得語言中的資訊進行定量化的研究，並提供可供人與計算機之間能共同使用的語言。它的基本任務就是詞頻統計、具體本體詞典、上下文語義分析等方式對待處理預料並對此進行分詞，最終形成以最小的詞性為單位，並且飽含語義的詞項單元。
NLP的應用場景
自然語音處理（
NLP）主要應用於序列標註、文字檢索、情感分析、資訊抽取、文字摘要、問答系統、對話系統、知識圖譜、文字聚類等領域。現階段已實現了多種場景的應用，例如谷歌的搜尋引擎，就是NLP下資訊搜尋的經典應用，搜狗深度融合NLP 的命名實體識別、句法分析等技術，實現了“今日頭條”的推薦系統，即針對不同人群進行精準推薦等。
序列標註
序列標註是一個比較簡單的
NLP任務，也可成為最基本的任務。序列標註是給定一個輸入序列，使用模型對這個序列的每一個位置標註一個相應的標籤，是一個序列到序列的過程。序列標註的涵蓋範圍非常廣，可以解決一系列對字元進行分類的問題，如分詞、詞性標註、命名實體識別、關係抽取等。
序列標註可分原始標註和聯合標註，原始標註就是每個元素中都需要被標註的一個標籤
，
聯合標註就是所有的分段都被標註為同樣的標籤，命名實體識別是資訊提取問題中的一個子任務，需要將元素進行定位和分類，如人名、地點、時間、組織名、質量等。
BIO標註的簡介
解決聯合標註問題的最簡單的方法，就是將其轉化為原始標註問題，即使用
BIO標註。
BIO標註是將每個元素標註為“B-X”、“I-X”或者“O”。其中，“B-X”表示此元素所在的片段屬於X型別並且此元素為詞片段的起始詞，“I-X”表示此元素所在的片段屬於X型別並且此元素為詞片段的起始詞之後的詞，“O”表示
該字不屬於事先定義的任何詞片段型別。
常用的序列標註還有
BIOES標註和
BMES標註
。
BIOES標註主要將多元實體X標註為B-X，I-X，E-X的格式，B-表示實體的開頭，I-表示實體的中間；0-代表非實體部分；E-代表實體的結尾；S-代表單個字元，其本身就是一個實體。
BMES標註
中的
B-代表實體的開頭
，
M-代表實體的中間
，
O-代表非實體部分
，
E-代表實體的結尾
、
S-代表單個字元，其本身就是一個實體
。
可以看出
在很多工
以上
各種標註體系的表現差異不大。
人工智慧的進步促進了自然語言處理的發展，深度學習為自然語言處理帶來了重大技術突破。
隨著
NLP模型變得越來越大，需要更多的資料來訓練它們
。
景聯文科技支援
NLP標註業務
景聯文科技作為長三角地區規模最大的資料採集標註公司，
自研資料標註平臺
，
保證資料的安全合規性，涵蓋了絕大多數主流標註工具，支援
NLP標註業務，包括OCR轉寫、文字資訊抽取、NLU語句泛化等標註
。
資料平臺透過雲端託管、各類資料集分佈視覺化，資料標註最高交付精準度可達到
99。99%，有效提高約40%的客戶的模型精度，使模型更加精細化；透過資料平臺的高度自動化功能，可大幅度縮短客戶模型迭代的週期，大力節約人工成本。
景聯文科技提供的產品為全鏈條
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