■深度学习神经网络的引进使得语言模态、文字模态、图像模态和视频模态的编码和解码可在同一个深度学习框架下统一运行。不同模态的对象可被同一模式编码与解码，同一模式的编码与解码即可使不同模态对象随意融合，各种语言分析的结果可与语音分析、图像分析结果结合应用，产生更多的产品应用模式。未来NLP技术必将与语音处理技术、图像处理技术等人工智能技术加速融合，赋予Al高度智能
2022年AIGC概念和ChatGPT的横空出世，标志着智能创作在文字领域已进入了一个新的纪元。ChatGPT可根据用户输入的自然言语指令自动创作新的文本内容，其高质量的生产内容甚至可娘美专家级水平。百度推出的人工智能写作辅助平台”创作大脑”,其语义智能纠错功能识别准确率超95%,能为人类作者提供良好的纠错，提取信息等辅助写作服务。随着数据规模日益庞大及算法模型的不断进步，NLP模型亦呈现高度智能化的发展趋势
NLP技术落地应用的智能化程度很大程度上依赖于上游数据语料的质量，只有被标注过的数据，Al算法才能够在此基础上进行训练和学习。同时，数据标注的质量越高，Al学习和产出的结果越精确，Al也就显得越智能。当前中国数据标注行业仅处于发展初期，大多数NLP标注数据仅能够将客服机器人训练到初级认知水平，若要想更高级的认知智能进一步发展，则需要质量更高、针对特定需求提供的NLP标注数据。对于头部企业而言，为了保持自身的竞争优势，追求高质量、符合自身业务需求的NLP标注数据将成为刚性需求
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