NLP将全面渗透RCS场景
RCS入口有望成为企业数字化建设的标配，而且企业未来会通过Chatbot与其客户对话，理解并服务客户的需求，从而节省人力成本。而Chatbot依赖NLP（Natural Language Processing，自然语义理解)，NLP 是人工智能（AI）的一个子领域，NLP帮助RCS理解并处理客户的需求
RCS解决方案提供商和NLP技术提供商。
计算机RCS解决方案提供商如佳都科技，在14年为高通Snapdragon平台提供从芯片层的RCS总体解决方案；梦网集团推出富通信，布局云通信和RCS；天源迪科子公司易杰数码科技的RCS融合通信业务为客户提供移动互联网的融合解决方案。
而优秀的NLP技术提供商包括科大讯飞、拓尔思、开普云等。
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门集语言学，数学及计算机科学于一体的科学。它的核心目标就是把人的自然语言转换为计算机可以阅读的指令，简单来说就是让机器读懂人的语言。
NLP是人工智能领域一个非常重要的分支，其它重要分支包括计算机视觉，语音及机器学习和深度学习等。那么，NLP与机器学习，深度学习有什么关系呢？我们可以用下面的图来表示。可以看出，深度学习是机器学习的其中一个分支，而自然语言处理与机器学习之间是并行的，机器学习为自然语言处理提供了解决问题的许多模型和方法。所以，二者之间具有密不可分的关系。
NLP的常见应用
文本分类
一个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。
问答系统
问答系统（Question Answering System, QA）是信息检索系统的一种高级形式，它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。
依据问题类型可分为：限定域和开放域两种；依据数据类型可分为：结构型和无结构型（文本）；依据答案类型可分为：抽取式 和产生式两种。
基于自由文本的问答系统，基本上分为三个模块：
问句分析->文档检索->答案抽取（验证）
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