语义识别,从自然语言文本中提取关键信息,整理句子结构,使机器理解句子意思。在自然语言处理应用场景中,通常是语音、语义相互嵌套,语音识别需要与语义识别配合应用,共同完成识别任务。
自然语言处理(NLP),是人工智能技术的重要组成部分,旨在使机器理解、解释、生成人类语言,实现人机交互沟通。语音识别、语义识别在自然语言处理技术中占据重要地位。
语音识别,将人类语言转换为计算机可读文本或命令。随着数据量不断积累,以及深度神经网络模型、算法不断更新迭代,语音识别准确率不断提升。但句子结构复杂,仅依靠语音识别难以完成自然语言处理过程。
人类语言由语音、语义构成,性质复杂,包含词性、词义、表意、逻辑等元素,自然语言处理难度大,特别是语义识别难度高。因此语义识别将计算机、语言学、统计学、哲学等多种技术结合于一体,具有较高技术壁垒。
预计2025-2030年,全球自然语言处理(NLP)市场规模将以29%左右的年复合增长率增长;预计2025-2030年,中国自然语言处理(NLP)市场规模将以38%左右的年复合增长率上升,高于全球平均水平。在此背景下,语义识别拥有巨大发展空间。
根据新思界产业研究中心发布的
《2025-2029年中国语义识别市场可行性研究报告》显示,语义识别分析、学习的大量数据可以来源于网页、文件、音频、社交媒体等方面。语义识别技术可以广泛应用在医疗、教育、金融、在线客服、搜索引擎、翻译、智能手机、智能家居、智能汽车、可穿戴智能设备、机器人等众多领域。
由于语音识别、语义识别联系紧密,通常布局语音识别市场的企业也会布局语义识别技术。在我国,语义识别布局企业主要有百度、腾讯、搜狗、科大讯飞、云知声、思必驰、出门问问等。2023年12月,腾讯科技(深圳)有限公司获得一项名为“语义类型识别方法、装置、计算机可读介质及电子设备”的专利授权。
新思界
行业分析人士表示,2024年2月1日,我国国家发改委修订发布的新版《产业结构调整指导目录(2024年本)》正式施行,在鼓励类项目智能制造板块,智能产品被列入,其中包括语音语义图像识别。我国人工智能产业发展迅速,语义识别作为其中的重要技术之一,拥有广阔市场前景。