识别技术|识别技术在数字经济时代的新发展( 二 ) 数字经济

语言信息处理是语言学与计算机科学交叉形成的一门学科，其理论基础就是计算语言学。计算语言学可以通过建立形式化的数据模型，去分析、处理自然语言，最终达到使用机器模拟人类的部分乃至全部语言能力的目的。自然语言是人类在自身发展过程中所产生的语言，例如我们所学习的中文、英文。而计算机语言是人工语言的一种，是用于人与计算机之间传递信息的语言，例如我们所学习的C语言、python 。
随着全球信息产业的飞速发展，我们即将迈入数字经济时代。在数字经济时代，市场对于模式识别技术的需求也会日益增加，这也将进一步推动其产业化的发展。
比如说，随着大数据时代的到来，信息的传播维度与丰富度不断增加，文字、语音、图像、视频等不同形式的信息往往会同时出现。我们从2G迈入5G的过程中，互联网的数据也从单模态转变到了多模态。这种转变带来了很多新的经济效益，例如播客、视频博主乃至直播行业的兴起，都受益与互联网信息的多模态发展。这种发展，也推动了模式识别技术从单模态识别到多模态识别的发展。模式识别技术只有适应了多模态的数据信息，才能用好这些宝贵的数据，为我们提供诸如“个性化推荐”这样的功能；也才能管好这些宝贵的数据，为我们的网上冲浪提供隐私保护与清朗的环境。

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大数据时代已经到来｜Pixabay
在其它行业上，由于单一的模式识别技术各有优缺点，在应用上难免会出现一些问题。所以，在一些安全等级要求较高的应用场景当中，往往需要采用两种甚至两种以上的模式识别技术。而随着物联网时代的到来，这种多方法联合的模式识别技术也有望走向现实，为我们的日常生活与工作，提供更可靠的保障与更人性化的便利。
模式识别技术对于大数据、人工智能、物联网、智慧交通、智慧医疗等关键信息化进程具有重要意义，而随着数字经济时代的到来与国家对于科技创新的大力投入，识别技术的市场进一步扩大，中国在识别技术上也有了长足的进步，前景可期。
参考文献：
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【识别技术|识别技术在数字经济时代的新发展】[4] Bezdek J C . Pattern Recognition With Fuzzy Objective Function Algorithms[M]. Plenum Press, 1981.
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作者：汪愫洁
编辑：韩越扬

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