人工智能最重要的分支就是自然语言的理解与处理，即语言智能，通过对词、句子、篇章进行分析，对内容里面的人物、时间、地点等进行理解，然后在此基础上，去支持一系列核心技术，比如跨语言的翻译、问答系统、阅读理解、知识图谱等技术，基于这些技术，又可以把它应用到其它应用领域，比如说搜索引擎、客服、金融、新闻等等领域。
总之，就是通过对语言的理解，实现人跟电脑的直接交流，从而实现人跟人更加有效的交流。自然语言技术不是一个独立的技术，其受云计算、大数据、机器学习、知识图谱等等各个方面的支撑。
接下来将从四个方面介绍自然语言的进展，即神经机器翻译、聊天机器人、阅读理解及机器创作。
神经机器翻译就是模拟人脑的翻译过程，人在翻译的时候，首先是理解这句话，然后在脑海里形成对这句话的语义表示，最后再把这个语义表示转化到另一种语言。
神经机器翻译有两个模块，一个是编码模块，把输入的源语言变成一个中间的语义表示，用一系列的机器的内部状态来代表，另一个模块是解码模块，根据语义分析的结果，逐词生成目标语言。
神经机器翻译在这几年发展非常迅速，2017 年的研究热度更是一发不可收拾，现在神经机器翻译已经取代了统计机器翻译，成为机器翻译的主流技术。
目前有统计数据表明，在一些传统的统计机器翻译难以完成的任务上，神经机器翻译的性能远远超过了统计机器翻译，而且跟人的标准答案非常接近，甚至说是相仿的水平。围绕着神经机器翻译，研究者们已做了很多的工作，比如如何提升训练的效率，如何提升编码和解码的能力。
还有一个重要的研究问题就是数据问题，神经机器翻译依赖于双语对照的大规模的数据集来训练，端到端地训练神经网络参数，这涉及很多语音段和很多的垂直领域，
微软亚洲研究院地址_微软亚洲研究院副院长周明：自然语言处理发展迅速，应用更加广泛
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