現(xiàn)在，越來越多的語音識別設備使用問題回答來為用戶輸入提供反饋。最常見的例子是流行的家庭助理，如亞馬遜Alexa，Google Home和Apple HomePod。這些設備都是通過語音激活和控制的，并且能夠回答各種問題。因此，語音助手可以提高用戶的生產(chǎn)力，因為他們可以幫助人們在旅途中快速獲取相關信息。

　　對于醫(yī)療保健行業(yè)來說，問題解答具有更高的價值。托馬斯杰佛遜大學醫(yī)院已將此想法付諸實踐，并與IBM Watson IoT合作創(chuàng)造了環(huán)境，患者可以使用自然語言在其房間內(nèi)管理智能門房。數(shù)字門房能夠回答問題，甚至根據(jù)患者的喜好調(diào)整環(huán)境條件，例如光線和溫度。

　　在問題回答背后還有一個NLP概念 - 信息檢索。使用這個NLP任務，系統(tǒng)可以從不同文本資源中提取相關信息，例如科學論文，文檔和提要。此外，機器學習可以增強此功能，并進一步處理檢索到的信息分析，確定相關性和模式，快速高效地查找異常情況。

　　在物聯(lián)網(wǎng)領域，結(jié)合NLP和機器學習可以讓智能設備提供相關答案。在這種情況下，連接的汽車是一個非常值得注意的例子。由于NLP和機器學習方面的改進，汽車行業(yè)正在迅速改變，為駕駛者提供智能導航，強大的安全功能和汽車語音控制。

　　理解文本的能力本身就是一種寶藏，但人類的言語比純文本要復雜得多。通常，當我們說話時，我們會充滿激情地豐富我們的講話。使用情感分析(也稱為情緒AI)，設備可以檢測情緒并更好地理解情境。

　　情緒分析有助于我們識別，提取和研究主觀信息，如說話人的情緒反應。這些功能為各行各業(yè)的智能設備打開了全新的空間。首先，情緒分析對于營銷人員來說是一個很好的工具。我們知道如何挽救我們的話語，但情緒難以隱藏。通過分析對產(chǎn)品的情緒反應，營銷人員可以根據(jù)數(shù)據(jù)驅(qū)動的結(jié)果分析他們的成功和失敗。

　　一般而言，這些功能既可以為企業(yè)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢，又可以為客戶提供個性化的產(chǎn)品和服務。此外，由于情感分析和趨勢監(jiān)測，各種連接設備終于可以找到答案并提供消費者需要和想要的產(chǎn)品和服務。

　　國內(nèi)最大的物聯(lián)卡交易平臺（http://m.linhoocis.cn）表示，正如你所看到的，物聯(lián)網(wǎng)不僅連接事物，而且連接技術(shù)。想象一下，設備與人類協(xié)同工作，了解他們的疑問，感受他們的需求并提供相關響應的世界。在這一點上，只有通過改進人工智能才能實現(xiàn)這樣的場景，這種技術(shù)可以實現(xiàn)情境理解并使智能設備能夠真正解決我們的問題。