机器翻译@钢铁侠的AI助理贾维斯，我们还要多久才能拥有？( 二 )
2001年 ， 研究人员开始提倡基于语法的机器翻译（翻译语法单位而非单词） 。2003年至2005年 ， 研究建立了基于短语的机器翻译 ， 这也在2006年推动了Google翻译 。Bing和Yandex于2009年和2011年推出了自己的翻译器 。
Google为机器翻译悄悄研究了十年循环神经网络 ， 之后Google翻译运用了经庞大的数据集训练的神经网络 ， 迎来了商业规模翻译领域的质变飞跃 。
Google翻译的引擎 ， 被称为Google神经机器翻译系统（GNMT） ， 在2016年就可以轻松翻译10,000组语言 。
自NMT出现以来 ， 人们一直在尝试混合翻译方法 ， 利用短语或基于规则的机器翻译来弥补NMT的不足 。
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这是垃圾邮件吗？
被广泛使用的电子邮件作为当前一种数字通信形式 ， 常伴随着垃圾邮件的问题 。最初 ， 人们使用IP黑名单和邮件标题检查来识别垃圾邮件 ， 但是这些方法在单独部署时很容易被绕开 。
因此 ， 对电子邮件内容以及非文本元素进行分析的需求随之提高 ， 这意味着NLP进入了垃圾邮件领域 。1998年 ， 有人提出使用Bayesian方法来过滤垃圾邮件 。2002年 ， 同一战线的保罗·格雷厄姆提出了一项商业上可行的垃圾邮件处理计划 。
Bayesian方法是统计NLP的最早方法之一 ， 与通常的基于文本的过滤器不同 ， 它可以自动从可能为垃圾邮件的内容中学习新词 ， 并使用其不断扩大的词汇量更好地对邮件进行分类 。
Bayesian过滤器通过仔细检查邮件标题内容、词组和短语 ， 降低了误报率 ， 并提高了识别垃圾邮件的准确性 ， 运用于许多现代电子邮件客户端 。
为了进一步减少垃圾邮件的数量 ， Google在2015年宣布要在垃圾邮件过滤器中运用神经网络 ， 使垃圾邮件率降到0.1％ 。
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嗨 ， Siri ， 今天天气怎么样？
NLP领域的重要运动有1962年IBM的Shoebox以及20世纪70年代的Harpy ， 它们代表数字语音识别的前身 。直到20世纪80年代中期 ， HiddenMarkov被认为是语音建模中的高效方法 。
IBM开发的Watson在问答节目Jeopardy!中取得了胜利 。2011年 ， 智能虚拟助手势头强劲 ， 苹果在同年的iPhone4S上推出Siri 。
2014年 ， Amazon在智能扬声器Echo中引入了Alexa 。GoogleAssistant（最初称为GoogleNow）和Microsoft的Cortana也紧随其后 。
AI语音助手迅速入驻应用程序和设备（例如GoogleHome） 。截止2019年1月 ， Amazon销售了超过1亿台配备Alexa的设备 。
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聊天机器人的降临
虚拟助手有了一个近亲——聊天机器人 ， 由AI驱动 ， 可以通过通讯App和在线聊天来进行近似人类的对话 。
ELIZA（1966）、PARRY（1972）和试图讲笑话的Jabberwacky（1988）之类的聊天机器人 ， 提出了人机对话的概念 。随着计算机语言和自然语言处理技术的进步 ， AI聊天机器人现在可以通过了解用户意图、提供相关输入来与用户进行顺畅的对话 。
因AI聊天机器人能够提供全天候服务 ， 解决客户投诉等简单问题 ， 客户服务得到了极大的提高 。到2021年 ， 由NLP支持的AI聊天机器人可以完成全球15％的客户交互服务 。
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