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：参照系微信公众号人工智能语义识别领域研究报告

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：参照系行业概况——人工智能行业简介人工智能（ArtificialIntelligence）：是指使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，其本质是对人的意识与思维的信息过程的模拟，是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡是使用机器代替人类实现认知、识别、分析、决策等功能，均可认为使用了人工智能技术。作为一种基础技术，理论上讲人工智能能够被应用在各个基础行业（如AI+金融、AI+医疗、AI+传统制造业等），同事也有其如机器人这样具体应用行业的概念。

：参照系行业概况——人工智能行业简介2006年-2015年是人工智能崛起的黄金十年。2006年Hinton提出“深度学习”神经网络（深度臵信网络，DBN）使得人工智能的性能获得了突破性进展，2006年成为人工智能发展史上一个重要的分界点。近年来，随着深度学习算法的逐步成熟，AI相关的应用也在近年加速落地。中国AI市场规模增速高于全球增速：2015年国内人工智能市场为12亿元，其中语音识别占60%，计算机视觉占据12.5%，其他识别部分为27.5%。在只考虑语音识别、计算机视觉，不包括硬件产品销售收入(如机器人、无人机、智能家居等销售)、信息有哪些信誉好的足球投注网站、资讯分发、精准广告推送等的情况下，预计全球人工智能总体市场规模2020年将达到1190亿元，复合增长率约为19.7%；预测国内人工智能市场规模2020年将达到91亿，年复合增长率约50%。3

行业概况——人工智能行业发展趋势2017年中国人工智能市场规模达到152.1亿元，增长率达到51.2%。随着人工智能技术的逐渐成熟，科技、制造业等业界巨头布局的深入，应用场景不断扩展，预计2018年中国人工智能市场规模有望突破200亿元大关，达到238.2亿元，增长率达到56.6%。在未来，人工智能领域的投资将以“AI+行业”的方式展开，预计人工智能应用场景较为成熟且需求强烈的领域，如安防、语音识别、医疗、智慧城市、金融等领域，带来升级转换，提高行业智能化水平，改善企业的盈利能力，预计随着诸如无人驾驶汽车等认知智能技术的加速突破与应用，人工智能市场将加速爆发。4

行业概况——产业链图谱人工智能行业主要分为：AI芯片传感器AI应用语义识别机器学习智能语音计算机视觉共计七大板块。5

领域分析6

领域分析——语义识别语义识别是自然语言处理（NLP）技术的重要组成部分之一，语义识别的核心除了理解文本词汇的含义，还要理解这个词语在语句、篇章中所代表的意思，这意味着语义识别从技术上要做到：文本、词汇、句法、词法、篇章（段落）层面的语义分析和歧义消除，以及对应的含义重组，以达到识别本身的目的。语义识别可以分为三层：应用层：包括行业应用和智能语音交互系统/技术应用。NLP技术层：包括以语言学、计算机语言等学科为背景的，对自然语言进行词语解析、信息抽取、时间因果、情绪判断等等技术处理，最终达到让计算机“懂”人类的语言的自然语言认知，以及把计算机数据转化为自然语言的自然语言生成。词语解析与信息抽取：包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧，从给定文本中抽取重要的信息。句法解析与语篇理解：对篇章结构的一系列连续的子句、句子和语段间一定层次结构和语义关系的分析，包括时间、事件、因果关系等，甚至于文本所携带的情绪识别。自然语言生成：从结构化数据中以可读地方式自动生成文本的过程。包括三个阶段：文本规划(完成结构化数据中基础内容的规划)、语句规划（从结构化数据中组合语句，来表达信息流）、实现（产生语法通顺的语句来表达文）。3.底层数据层：词典、数据集、语料库、知识图谱，以及外部世界常识性知识等都是语义识别算法模型的基础。15

领域分析——语义识别语义识别技术可以分析网页、文件、邮件、音频、论坛、社交媒体中的大量数据，应用领域广泛，既可以直接应用于医疗、教育、金融等行业。也可以通过技术接口应用于所有智能语音交互场景，如智能家居、车载语音、可穿戴设备、VR、机器人等，从交互的方式上，也可以分为：事实问答、知识检索、分类问题等。智能语音交互被看做未来人工智能技术中最值得期待的应用场景。语音识别、语义识别是自然语言处理最重要的两项技术，且联系紧密。在语义识别的广泛应用场景中，常常是语音、语义相互嵌套，共同作用的结果，大多数研究语义识别的公司也涉及到语音识别技术的研究。16

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