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现在人工智能的水平与开发的成熟度依然局限于文本处理，如果想要运用到现实生活当中，效果就不尽人意。不仅如此，也不利于学习。自然语言处理(naturallanguageprocessing，nlp)技术已经发展了近100年，大量工作都是在搜集大量自然语言数据集中获得的，可以直接进行推理。
也就是说在可以被预处理的语言中，让机器们不断的从中学习，用它来描述、复述、推理甚至发展出新的东西。典型的应用就是“电脑阅读理解”(textreadingcase)，那么一个神奇的技术是什么呢？
ai在文本中进行搜索操作可能有多种方式，包括字体检查、图像检查、社交网络搜索等。人类机器通过建立匹配模型来寻找最合适的词语来表达文中的意思。这样我们就可以从几个我们熟悉的网站中找到对应的文本了。
比如，你可以在你的博客或者其他网站中搜索一下“grandmatwitter”,用大白话来讲的话，就是在寻找“grandma”和“twitter”的内容相近的文本，或者说是你可以找一些你所熟悉的人名，但是这需要一定的专业知识才能搞定。
人工智能帮助我们可以自动的去预测与搜索新的词语，这样可以让我们文本内容搜索的速度更快，在网络上的容量也得到了提升。一些人将这种语言模型称之为语义分析(semanticparsing)，在这些结构化数据中搜索前后匹配的句子进行推理。
“电脑阅读理解”这种应用模式已经很久没有出现过了，但是自动的搜索词句是有可能的，比如在你看一篇演讲稿的时候，有时你会提出的问题是“作者哪里举了一个例子？”或者你会提出“谈到贝多芬要说贝多芬就自然而然的想到《费加罗变奏曲》，那么要用什么名字呢？”
那么你要知道自然语言可以归为两大类：自然语言处理包括自然语言处理(naturallanguageprocessing，nlp)，机器语言处理(machinelanguageprocessing，ml)。机器语言处理中有很多应用，但是最常见的应该是自然语言理解了。
nlp发展至今，整体的理论框架已经比较完善，学术界和工业界都有大量的人员在做。要让机器运用自然语言进行搜索，首先要给机器一个抽象的模型，让他知道自己想说的什么意思，那么这个过程其实是很简单的，用一句话概括就是要给机器一个前提条件：某些特征和类别可以表示某个字段或类别。
比如我们要能够找到长度为2的字词的规律，对于这个前提，我们可以做一个卷积神经网络。训练得到一个二分类的模型。我们希望这个模型可以通过这些前提来对一个整体数据进行分析。
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