「小破站」真顶流，CMU语言技术研究所登陆B站：这是学术圈的新时尚？

知识表示是人工智能的一部分，它关心代理人(agent)如何在决定做什么时使用它所知道的知识， 这是一门将思考作为计算过程的研究。严格来说知识表示和知识推理是同一研究领域密切相关的两个概念，但实际上知识表示也经常用来直接指代包含推理的广义概念，因此在这里沿用后者，即知识表示等价于知识表示与推理。这是一个涉及使用符号来表示一些推定代理人（putative agent）相信的命题集合的研究领域。 但是在另一方面，我们同时不想坚持这些符号必须代表代理人相信的主张。因为实际上代理人可能相信无数的命题，但只有一部分被表示出来。 而弥合所代表的事物与所相信的事物之间的差距将成为推理（reasoning）在知识表示中所承担的责任。因此，推理一般来说是对代表一系列代理所相信的命题符号进行形式化处理，以产生新的表征。 符号需要比它们表示的命题更容易操纵，因此它们必须足够具体，以便我们可以操纵它们（移动它们，拆开它们，复制它们，串起它们） 构建新命题的表征。

机器翻译（MT）是利用机器的力量「自动将一种自然语言（源语言）的文本翻译成另一种语言（目标语言）」。机器翻译方法通常可分成三大类：基于规则的机器翻译（RBMT）、统计机器翻译（SMT）和神经机器翻译（NMT）。

聊天机器人是经由对话或文字进行交谈的计算机程序。能够模拟人类对话，通过图灵测试。 聊天机器人可用于实用的目的，如客户服务或资讯获取。有些聊天机器人会搭载自然语言处理系统，但大多简单的系统只会撷取输入的关键字，再从数据库中找寻最合适的应答句。

自动语音识别是一种将口头语音转换为实时可读文本的技术。自动语音识别也称为语音识别(Speech Recognition)或计算机语音识别(Computer Speech Recognition)。自动语音识别是一个多学科交叉的领域，它与声学、语音学、语言学、数字信号处理理论、信息论、计算机科学等众多学科紧密相连。由于语音信号的多样性和复杂性，目前的语音识别系统只能在一定的限制条件下获得满意的性能，或者说只能应用于某些特定的场合。自动语音识别在人工智能领域占据着极其重要的位置。

自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。

自然语言生成（NLG）是自然语言处理的一部分，从知识库或逻辑形式等等机器表述系统去生成自然语言。这种形式表述当作心理表述的模型时，心理语言学家会选用语言产出这个术语。自然语言生成系统可以说是一种将资料转换成自然语言表述的翻译器。不过产生最终语言的方法不同于编译程式，因为自然语言多样的表达。NLG出现已久，但是商业NLG技术直到最近才变得普及。自然语言生成可以视为自然语言理解的反向： 自然语言理解系统须要厘清输入句的意涵，从而产生机器表述语言；自然语言生成系统须要决定如何把概念转化成语言。

每种人类语言都是知识和能力的复合体，语言的使用者能够相互交流，表达想法，假设，情感，欲望以及所有其他需要表达的事物。语言学是对这些知识体系各方面的研究：如何构建这样的知识体系，如何获取，如何在消息的制作和理解中使用它，它是如何随时间变化的？语言学家因此关注语言本质的一些特殊问题。比如: 所有人类语言都有哪些共同属性？语言如何不同，系统的差异程度如何，我们能否在差异中找到模式？孩子如何在短时间内获得如此完整的语言知识？语言随时间变化的方式有哪些，语言变化的局限性是什么？当我们产生和理解语言时，认知过程的本质是什么？语言学研究的就是这些最本质的问题。

统计式的语言模型是借由一个几率分布，而指派几率给字词所组成的字串。语言模型经常使用在许多自然语言处理方面的应用，如语音识别，机器翻译，词性标注，句法分析和资讯检索。

语音合成是通过机械的、电子的方法产生人造语音的技术。TTS技术（又称文语转换技术）隶属于语音合成，它是将计算机自己产生的、或外部输入的文字信息转变为可以听得懂的、流利的汉语口语输出的技术。