自然语言处理与土木工程的关系。

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深度学习体系结构和算法在计算机视觉和模式识别等领域已经取得了令人瞩目的进展。随着这一趋势，近年来的关于NLP研究越来越多地使用新的深度学习方法。针对NLP问题的机器学习方法是基于浅层模型的（例SVM和逻辑回归），大多数的语言信息用稀疏表示（高维特征）表示，这导致诸如维数灾难之类的问题。近年来，基于密集向量表示的神经网络在各种NLP任务中取得了较好的效果。这一趋势是由词嵌入和深度学习方法的成功引发的。深度学习可以实现多层次的自动特征表示学习。相比之下，传统的基于机器学习的NLP系统在很大程度上依赖于手工构建的特征。这种手工构建的特征常耗大量的时间和成本，并且不同任务所需要的特征又是不同的。 自然语言处理(NLP)是一种基于理论的计算技术，用于人类语言的自动分析和表达。NLP的研究已经从打卡和批处理的时代(一个句子的分析时间可以长达7分钟)发展过来，到现在可以在不到一秒的时间内可以处理数百万个网页。NLP使计算机能够在所有级别上执行广泛的自然语言相关任务，从解析和词性标记到机器翻译和对话系统。 自然语言处理（NLP）通过计算技术学习、理解然后产生人类语言。NLP中有许多有意义的研究方向。其中包括序列生成，机器翻译，对话系统。NLP还有一些其他的主题。计算机视觉与NLP的集成，如视觉字幕、视觉对话、视觉关系和属性检测。 在过去的几年中，深度学习（DL）架构和算法在图像识别和语音处理等领域取得了令人瞩目的进步。它们在自然语言处理（NLP）中的应用起初并不那么令人印象深刻，但现在已经证明可以做出重大贡献，为一些常见的NLP任务提供最先进的结果。命名实体识别（NER），词性（POS）标记或情感分析是神经网络模型优于传统方法的一些问题。机器翻译的进步可能是最引人注目的。现如今，互联网发展迅速，应用广泛，所发布、传递的数据信息量庞大。并且现代化企业都实施信息管理模式，因此，管理系统中存在大量有待处理或已处理的数据。分析这些数据后，可以挖掘出数据最大的信息价值。其中，无法用传统信息处理方法分析、解决的数据就是大数据。在土木工程正常运作过程中，存在着各式各样的大数据，涉及广泛，较为复杂，并且与决策关联。一旦决策失误，将损失严重。因此，针对土木工程业，需要积极研究、应用大数据技术。 土木工程涉及领域广泛，没有任何一位专家敢说完全掌握这个领域的数据信息。都是参考各类文献资料，才对其有所了解，尤其是那类大数据技术应用的文献资料，从而知道针对土木工程这一行业，大数据技术应用于的可行性、着力点，再接着通过实验去研究、验证，得到结果。从这一点就可以看出，专家学者对大数据技术的研究很有热情，在土木工程各个领域中，应用大数据技术必然成为日后的发展趋势。在此基础上，专家分析大数据技术在土木工程方面的应用框架，提出简单的实例证明结论，利用文献对应用方面进行论证、归纳，得出相应规律性结论。得到，大数据技术的应用范围，包括建筑、桥梁、道路、隧道等各运作、维护阶段的工程。就连建筑的装修都包括在内。并且，对比工程建筑的设计、施工过程，运作、维护所产生的获取的数据量更大、更繁琐，所要做出的决策也更为关键，可谓是“牵一发而动全身”。这个阶段更加有应用大数据技术的必要及优势。对于土木工程来说，未来大数据技术将重点应用于工程的运维期间，可谓发展前景远大，当然在其它方面，譬如施工、设计环节，大数据技术的应用潜力也是不可估量。