语义识别技术可以分析网页、文件、邮件、音频、论坛、社交媒体中的大量数据，应用领域广泛，既可以直接应用于医疗、教育、金融等行业。

◆电子病例系统：为医疗专业人士提供实时语音听写、电子病历录入等。

◆智能问诊/辅助诊断：直接服务于C端用户或者医疗专业人士，通过对症状的描述，关键词查询，进行病症的初步判断，分类科室、辅助诊断等。

◆数据库查询：为临床专业人士提供语音导航、相关论文、文献资料库检索查询等。 

◆口语测评：基于自然语言处理技术进行口语能力的测评。

◆自适应学习：通过人工智能技术，题库系统，以及算法模型，根据学生在测试中对上一道问题的回答情况，自动调整学生接下来所需回答问题的难度和顺序，以达到让每一个学生拥有最合适的学习方案。

◆教育机器人：以激发学生学习兴趣、培养学生综合能力为目标的机器人硬件产品，以及智能教育系统。

◆自动报告生成：将公司年报、招股书、行业新闻、法律公告等结构化和非结构化的信息、数据进行处理，并且结构化生成报告，服务于投资银行，证券研究机构。

◆风控/征信：通过爬去个人及企业在其主页、社交媒体、新闻中的文本，分析、预测、判断其投资风险点。

◆量化交易：运用自然语言处理，深度学习(Deep Learning)等多种AI技术，进行量化交易模型的建立。

◆智能投顾：以更强大的计算机模型运用人工智能的技术对大量客户进行财富画像，为客户量身定制的资产管理投资方案。

◆潜在客户挖掘/定制化保险。

◆智能法律检索：对数字化法律文本、裁判文书等法律资料的检索。

◆自动审阅：对法律文件、合同等文件进行审查、分析和研究，进行调查取证、尽职调查、合规审查、电子取证等。

◆智能文书起草：人工智能系统将可能起草大部分的交易文件和法律文件甚至起诉书、备忘录和判决书，律师的角色将从起草者变成审校者。

◆在线法律服务/法律机器人：直接向终端用户提供一般法律咨询服务，比如遗嘱、婚姻咨询、交通事故咨询等。

　　从新闻素材采集、智能编辑、自动写作、自动化文摘生成，到新闻的智能分发，语音/语义识别、AI翻译等技术正在全面的进行新闻传播行业。根据腾讯研究院计算，过去8年，新闻业收入减少了1/3，就业岗位减少了1.7万个。

◆智能/虚拟客服：基于系统数据库、知识图谱，在与客户的对话中，获取客户需求，并提供相应的答案来解决客户的问题。

◆舆情监控：通过对互联网的海量信息自动抓取、分类聚类、主题检测、专题聚焦、实现对网络舆情监测和新闻专题追踪等，并能形成分析报告，提出应对策略。

◆数据挖掘/智能营销：人工智能技术处理技术对于用户在互联网上留下的大量个人信息、登录信息、路径关系、社交关系、消费记录等数据有极高的处理效率，通过各种算法模型，达到数据挖掘，用户精准需求分析，自动化营销等目的。

　　基于深度学习技术的神经翻译技术（NMT），相比较于规则法（RBMT）、统计法（SMT）两种机器翻译方法，最大的优点在于1.不在需要人为的去抽取特征；2.不需要进行词语切分、词语对齐、句法树设计等复杂的设计工作，而随着样本库的扩充和训练量的增加，其翻译能力得到正向提升。