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dep _ innlpWhy dependency parsing(dependency分析)是自然语言处理(NLP)中的一项任务，它针对分析一个句子中词与词之间的依存关系 。如下图所示:DependencyParsing (DP)通过分析 language unit中组件之间的依赖关系揭示其句法结构 。

1、现在很多做AI语音的厂商都在说NLP,NLP和传统关键词的区别究竟是什么...自去话系统诞生以来，基于人工规则关键字匹配的语义和NLP算法驱动的语义的理解方法一直是对话系统行业领域争论的焦点 。语义基于关键词匹配的理解方法对于快速构建新的对话场景有其独特的优势 。在AI训练员的指导下 ， 机器人可以通过配置的关键词进行匹配，并能根据用户的表情快速做出机械的理解反应 。关键词模板越复杂，机器人能应对的对话内容就越丰富 。

随着对话内容的增加，关键字枯竭带来的难度成倍增加，语义 conflict是一个不容忽视的问题 。NLP算法驱动的语义的理解方法正好相反 。算法的有效工作往往是“撒娇”的，需要前沿的算法和大量的垂直数据作为基础支撑 。但是，一旦满足了前沿算法和大数据这两个条件，NLP驱动的方法就能在语义复杂对话场景的泛化和精确识别中显示出巨大的威力 。

2、单凭NLP撑起客服机器人?恐怕你对NLP有什么误解|爱 分析调研 Investigation |撰文李喆·洪军|洪军随着NLP技术的兴起和google的bert模型的开源，很多新兴企业开始进入客服机器人领域，市场上逐渐出现了大量质量参差不齐的客服机器人 。大多只能完成某个场景的验证，在深入做复杂场景时往往无所适从 。真正有竞争力的产品很少 。很多企业把NLP炒作成噱头，但真正经得起考验的很少 。

事实上，规则库、深度学习和NLP技术在客服机器人的实际应用中各有优势 。规则库适用于一些常见的提问场景，通过关键词匹配和快速搜索，可以快速准确地回答问题 。深度学习适用于一些广义的意图问题，基于对上下文的理解语义 ， 可以更好的服务客户 。知识图谱适用于一些规律性的问题，比如实体属性的问答 。
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