当然，翻译撰写科技新闻，只是自然语言处理等人工智能技术在学术交流中所能大显身手的领域之一。
“基本上，只要人类交流和工作过程中涉及到语言和文字的地方，自然语言处理技术都有可能发挥作用。”万小军说，在科研论文写作过程中，可以借助自然语言处理技术帮助推荐参考文献，并自动生成related work等章节的文字；业界也有基于自然语言处理技术自动编撰图书的尝试。“我个人也接触到很多很有意思也很有挑战的应用需求，但可惜的是不少需求都无法基于目前的自然语言处理技术进行实现。自然语言处理技术还需要进一步地发展和突破，我相信在未来将有更多的用武之地。”
中国知网常务副总经理张宏伟长期关注自然语言处理，大数据和人工智能方面的应用研究。他告诉科技日报记者，在数字出版和知识服务的全链条中，你都能看到人工智能和机器学习技术的身影。
人工智能可以对数字出版的选题策划、协同撰稿、内容编审进行赋能。大数据标注机器人则能对海量文献信息资源进行OCR文字识别，智能版面分析，知识元抽取，自动分类，自动标引主题，自动生成摘要，自动翻译，自动标注引用和参考文献。
人们熟悉的论文抄袭检测，同样需要智能技术。它不是简单的语句重复检测，而是要对文本内容（包括图片、公式、表格等）进行语义索引，“看你在思想上有没有抄袭别人”。如果存在不同语言之间的互抄，还需要“机器翻译”。张宏伟表示，初级的语义抄袭可以由机器揪出来，不过，如果足够有“心机”，完全用自己的语言“洗”了别人的思想，对人工智能的技术要求一下就提高了许多。目前已有利用神经网络模型对文本内容构建高维度语义索引等新技术出现，不管是中文还是英文，一律映射到一个统一的语义空间，实现真正基于内容理解的语义级全文比对检索。
张宏伟说，数字出版和数字图书馆的资源类型非常丰富，有大量文本、图像和音视频数据，且数据结构化的，若想对其进行深度的挖掘利用，难度不小。
就拿常见的信息检索来说，首先得做到结果要全，相关度要高；再进阶一步，能不能用自然语言交互的方式检索；升级一下难度，用智能问答的方式查找信息，能否直接给出答案？“要让检索功能变得更贴心，计算机要‘学会’阅读资料，总结、推理然后回答。它需要把海量的数据资源变成自己可以理解的知识库。”张宏伟说。