大家好，我是机器人小智，这是我写的文章哦！
近些年来，人工智能发展迅速，各类人工智能产品层出不穷。
许多科技企业巨头都推出了以聊天为形式的机器人，应用在情感陪护、虚拟助理、客服、售后等场景中，同时很多创业公司也进入到这一行业。但用户发现，在实际使用中，机器人并没有想象中那么智能，它能识别文字和语音，但却“不懂你”。
比如说，目前智能家电行业大多数采用基于本机的简单语音或语义指令控制操作，家电只能识别出录入到数据库的指令，稍有偏差家电便不能识别。这种“响应式”的应用使得家电无法对用户需求进行更深入精准的分析，在一定程度上对用户体验产生了影响。
日常生活中，越来越多的家居产品都打着智能化的噱头来宣传自己，大到冰箱、洗衣机，小到一款电动牙刷，似乎当前家电厂商都热衷于用智能家电这样的概念来包装自己。但是话说回来，智能家电不仅仅是用简单的命令来对电器进行操控，换句话说，这样简单粗暴地操作方式并不是我们所追求的智能家电。其实说白了，给家电产品添加再多的“本领”，终究也改变不了其冷冰冰的本质，能理解命令，才能带来更好的用户体验。
这其中的关键便涉及到了自然语言处理中的“人工智能语义技术”。
识别的过程是怎么样的呢？当机器人获得文字或语音信息后，首先经过自然语言分析，再通过语义理解、上下文分析进行知识推理，从而生成个性化的答案，输出给用户。
语义识别并没有那么简单。例如对话引擎，是通过大数据平台，挖掘知识中的语义、实体、事实和场景信息，最后由人工来定义知识结构和运营规则。通过辅助系统，才能让对话引擎在服务中提升自身的能力。
在中文智能语义技术中，中文分词是一个基础环节，分词的结果可以被广泛的应用于文本处理、信息提取、搜索引擎、机器翻译等方面。通过采用基于统计+规则的方法对标注语料进行训练学习，将所得到的模型应用于中文分词和词性标注中，能够支持歧义切分处理、中文词性自动标注、未登录词识别、多编码支持能力以及丰富的知识词典。
智能语义技术实现难度高，但是应用十分广泛，未来，必将有更多基于智能语义技术的人工智能产品。
