机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，它利用计算机模拟或实现人类学习行为，通过不断地获取新的知识和技能，重新组织已有的知识结构，从而提高自身的性能。机器学习涉及多个学科，如概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等。
**机器学习（Machine Learning）**：机器学习是人工智能的一个子领域，它致力于开发算法和技术，使计算机能够从数据中学习并做出预测或决策，而无需明确编程。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习等多种方法。
机器人技术：这一领域涉及机器的设计、构建、编程和应用，目的是赋予机器类似于人类和动物的行为能力。 语音识别技术：也称为自动语音识别（ASR），它将语音转换为计算机可处理的文本，如二进制代码或字符序列，以便于进一步处理。
机器学习：机器学习是人工智能的关键技术之一，涉及计算机从数据中自动学习模式以进行预测和决策的能力。它包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习等算法。 深度学习：作为机器学习的一个子集，深度学习利用人工神经网络模拟人脑神经元连接，实现高级别的抽象和推理。
网络语义分析图可按照其概念进行描述。语义网络分析是一种出现较早的知识表达形式，并在人工智能中得到了比较广泛的应用。语义网络最早是1968年奎廉（Quillian）在博士论文中作为人类联想记忆的一个显式心理学模型提出的，认为记忆是由概念间的联系来是实现的，并主张处理问句时，将语义放在首位。
语义网络是一个由三元组连接而成的有向图，其节点一般表示实体或概念，而边则表示这些实体或概念间的语义关系，从而形成一个由节点和弧组成的语义网络描述图。
一个语义网络是一个带标示的有向图。其中，带有标识的结点表示问题领域中的物体、概念、时间、动作或者态势。在语义网络知识表示中，结点一般划分为实例节点和类节点两种类型。结点之间带有标识的有向弧标识结点之间的语义联系，是语义网络组织知识的关键。
1、自然语言处理的关键技术主要包括语法分析、语义理解、信息抽取与文本分类、机器翻译等技术。首先，语法分析是自然语言处理的基础，它涉及对句子结构的解析。通过语法分析，计算机能够识别句子中的主语、谓语、宾语等成分，以及它们之间的关系，从而建立起句子的语法结构。
2、自然语言处理技术有标记化、删除停止词、提取主干、单词嵌入、词频-逆文档频率、主题建模、情感分析。标记化（Tokenization）标记化指的是将文本切分为句子或单词，在此过程中，我们也会丢弃标点符号及多余的符号。这个步骤并非看起来那么简单。
3、自然语言处理主要是关于统计学和逻辑学的技术。自然语言处理是指对人类语言进行计算机处理的学科领域。它涉及到很多技术和方法，其中最基础的就是统计学和逻辑学。统计学基础 自然语言处理中的许多技术都是基于统计学原理的。