021 年自然语言处理 (NLP)行业调查发现，不同行业、公司规模、地理位置和 NLP 采用阶段的企业的 NLP 预算同比大幅增加。
根据研究，采用 NLP 最多的四大行业是医疗保健、科技、教育和金融服务。不过，主要用例优先级略有不同。
例如，虽然医疗保健的重点是实体链接/知识图谱和去识别，但科技公司更专注于命名实体识别 (NER) 并引用文档分类。尽管 NLP 的采用和投资有所增加，但准确性仍然是评估 NLP 解决方案时最受关注和最重要的要求。
为什么 NLP 的准确性如此 贝宁手机数据 令人困惑，尤其是当 AI 程序已经能够掌握围棋等复杂游戏，发展成为可以用更少预定义知识掌握多种游戏的通用算法，并继续掌握现实世界的任务时？
掌握语言复杂性的关键 NLP 挑战
语言复杂性仍然是一个热门的研究领域，尽管似乎仍未就衡量语言复杂性的最佳指标达成共识。在过去二十年中，出现了许多不同的复杂性测量方法，这些方法既涉及各种语言层面，包括形态学、句法学、音系学，也涉及更广泛的结构层面。
最近的研究在量化人类语言不同语法成分的复杂性方面取得了一些进展。例如，不同类型的语法复杂性与特定语言的使用者数量之间似乎存在相关性。
但与此同时，我们也发现，儿童学习第一语言的正常传递过程不仅会代代相传，而且实际上还会扩大语言的复杂性。
因此，尽管 NLP 的复杂性在不断提高，但我们很容易理解它在处理人类语言方面面临的挑战。以下是 NLP 在实现万无一失的准确性的道路上必须克服的一些概念语言障碍。
解码上下文
NLP 语言模型的工作原理是理解单词之间的语言措辞层次，并将其转换为计算机可解释的格式。但是，相同的单词和短语可能会根据其呈现的上下文而具有不同的含义。
例如，短语“on thin ice”和“walk in the park”可能指代两种完全不同的语境，但人类很容易区分。但即使 NLP 模型可能已经学习了所有单词定义，在语境中区分它们仍然具有挑战性。