总体来看，小娜主如果经由过程手机和智能设备介入，让人与电脑进行交换，采取了“用户宣布敕令、小娜加以履行”的模式。例如，以前经常路过某个处所买牛奶，鄙人次路过的时刻，她就会提示你，问你要不要买。笔者懂得，其实微软小娜的出现让被动地“听话”进化成为主动的“提示”，并且大年夜本来的手机，到微软如今所有的产品，包含Xbox和Windows，都获得了应用，这一点照样挺神奇的进步。

【51CTO.com原创稿件】天然说话处理一向是人工智能成长门路上须要霸占的重要难关，说简单一些其实就是教机械懂得仁攀类的说话并可以表达出来。

关于小冰与小娜

人工智能一向被人们津津乐道，本年尤其特别多，这是笔者今朝最直不雅的感触感染。说到这个，就不得不说起微软小冰和微软小娜两款产品，这也是人们广泛关怀的。如今的小娜已经拥有跨越1.4亿活泼用户，在数以十亿级计的设备上与人们进行交换，所覆盖的说话已经有十几种说话，包含中文。

与微软小冰的互动对话

微软一成立就做了很多关于机械翻译方面的商量，后期开端着手基于规矩、基于实例、基于统计的翻译等，到了2007年基于统计的翻译体系上线，供给免费的对外办事。据懂得，2012年微软亚洲研究院跟总部研究院合作完成了及时语音翻译体系，同年在天津举办的21世纪的计算大年夜会上，当时微软研究院的引导人Rick Rashid博士面对3000名不雅众现场成功演示了此项前沿技巧，堪称机械翻译尤其是语音翻译范畴的重要里程碑。

比拟之下，小冰就会“随便”很多。起祖先们并不睬解小娜出现了，小冰存在的意义。其实就笔者看来，闲聊┞封件事儿也并不是很轻易就做到的，只有试图将各类说话习惯以及常识模块进行融汇贯通，才可以实现一种自由聊天的模式，他并没想协助解决什愦问题，纯粹就是欲望尽可能的“像人一样”和你交谈罢了，不得不嗣魅这也是一种难度不小的立异。如今小冰已经覆盖了三种说话，分别是中文、日文、英文，同时也累积了上亿用户，很多人都邑乐此不疲地和他聊天。

同时，大年夜创造加倍个性化的计算和重塑临盆力的角度出发，类似于必应搜刮、微软小娜(Cortana)、微软小冰等产品的出现，也确切大年夜贸易与办事的背后表现了天然说话处理技巧的重要性。如今18年以前了，微软亚洲研究院不只在人才培养以及校企合作等方面有了明显的进步，更重要的是在科学研究、产品研发上取得了不小的进步。

无论是小冰的闲聊，照样小娜的义务履行，微软背后都有一个叫做LUIS(Language Understanding Intelligent Service)的平台，供给了用户的意图懂得才能、实体辨认才能、对话的治理才能等。2016年，微软首席履行官萨提亚在微软开辟者大年夜会上大年夜会上提出了CaaP(“对话即婢歙”)的概念，认为继图形界面的下一代就是对话，它会对人工智能、计算机设备带来一场新概绫屈，小冰和小娜就是微软在做CaaP得时刻重要的表现者。

商量小娜与小冰的技巧内涵，微软亚洲研究院副院长周明表示，第一层就是通用聊天，须要控制沟通技能、通用聊天数据、主题聊天数据，还要知道用户画像，投其所好;第二层是信息办事和问答，须要搜刮的才能，问答的才能，还须要对常见问题表进行收集、整顿和搜刮，大年夜常识图表、文档和图表中找出响应信息，并且答复问题，我们统称为Info Bot;第三层涉及到面向特定义务的对话才能，例如定咖啡、定花、买火车票，这个义务是固定的，状况也是固定的，状况转移也是清楚的，那么就可以用Bot一个一个实现。经由过程调剂体系，用户的意图就是调用响应的Bot 履行响应的义务，用到的技巧就是对用户意图的懂得，对话的治理，范畴常识，对话图谱等。

这些年，微软在摸索

微软对于这项技巧的商量可以追溯到1998成立微软亚洲研究院之始，那么天然说话处理对于微软有多重要呢?

微软经由过程技巧、产品让每个个别发挥巨大年夜的潜能，具体表如今以人工智能为核心，重塑临盆力和营业流程，构建智能的云平台，创造个性化的办事等诸多方面。宏伟的目标毕竟须要具体的产品来实现，与此相对应的机械翻译、常识图谱、Bot Framework、智能客服等应运而生。

微软亚洲研究院副院长周明博士

天然说话处理技巧作为微软的“重头戏”，业界不免好奇丛生。近日，笔者应面前去微软大年夜喷鼻参加微软天然说话前沿技巧分享会，与微软亚洲研究院副院长周明博士以及其他研发人员一同商量个中的奥秘。

三年后，微软对外公开宣布了Skype Translator，作为集成微软的语音技巧和翻译技巧的产品，今朝已经可认为十种说话供给语音到语音的翻译，如今的微软在天然说话处理技巧方面又有了新的进步。周明表示，起首在语音翻译上周全采取了神经收集机械翻译，并拓展了新的翻译功能，称之为Microsoft Translator Live Feature(现场翻译功能)，可以做到在演媾和开会过程中及时主动在手机端或桌面端将演讲者的话翻译成多种说话。

我们懂得到，为杀青这种精准的现场翻译功能的实现，最关键的技巧就是对源竽暌癸言的编码，表现不合词汇翻译，不合感化的留意力模型。周明说：“我们又持续做了一些工作，惹人了说话常识。因为编码仅仅拭浇榇竽暌癸言和目标说话算作字符串，没有领会内涵词汇之间的润饰关系。我们把句法常识惹人神经收集编码、解铝闼楝就是传统的长短时记忆LSTM，这是模型，大年夜而获得了更佳的翻译。”微软研究院的相干研发人员介绍，这款新体系今朝可以支撑多人、多说话、跨平台的及时翻译，可以做到10种语音以及60多种文本的毫无压力的转换。

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本文标题：18年过去了，微软的自然语言处理技术怎么样了?

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