在全球抗击新冠肺炎(covid-19)疫情方面，各种各样的高新科技都有望“大显身手”，其中最突出的是自然语言处理技术。无论是在抗疫一线，还是在社区管控、疫苗研发等大后方，自然语言处理技术发挥的作用都不可忽视。目前世界上有多个研究团队使用该技术对抗新冠肺炎病毒。例如：
在此次新冠肺炎疫情中，最早正式发出疫情警告的并不是美国疾控中心或世卫组织，而是加拿大一家名为“蓝点”(bluedot)的健康监测平台;它早在2019年12月31日就向其客户发出了提前疫情警告，避开武汉等危险区域。该平台设计了疾病监测分析程序，使用自然语言处理和机器学习等技术来筛选65种语言的新闻报道，以及航空公司数据和动物疾病暴发的报道。这在新冠肺炎疫情暴发之初发挥了监测功能。有关专家认为：只有真正了解现状，预测走势，才能做出更为理性判断，对下一步行为做指导。
美国艾伦人工智能研究所最近发布了“新冠肺炎开放研究数据集”(cord-19)的资源管理器以及全文本搜索引擎，并表示希望它可以帮助人们探索数据集并确定潜在的研究成果。该机构语言学家道格·雷蒙德博士说：“过去几年，我们在自然语言处理方面取得了长足进步，cord-19这类数据集的实用性可能会比几年前更大，因为现在我们有了更多可用的工具。”近日，美国政府宣布联合艾伦人工智能研究所、微软研究院、国立卫生研究院等机构共同发布了有关新冠肺炎的学术文献的开放研究数据集cord-19，并呼吁世界各地的人工智能专家采取行动，开发新的文本和数据挖掘技术，以帮助科学界回答与新冠肺炎相关的高优先级科学问题。
美国哈佛大学医学院的研究人员借助自然语言处理技术最近开发出了一种工具，可以评估新冠肺炎患者的病例、社交媒体和健康卫生数据。他们率先努力通过使用机器学习技术查看来自各种来源的数据和信息(包括患者记录、社交媒体和公共卫生数据)来寻找新冠肺炎病毒的凯发在线的解决方案。借助自然语言处理工具，他们还可以搜索有关新冠肺炎病毒的在线信息，并了解爆发的当前位置。另外，研究人员还利用自然语言处理技术对新冠病毒、药物和疫苗等密集展开研究，同时包括临床诊断与治疗以及流行病学研究等。
中国疾病预防控制中心的研究人员最近在使用科技巨头阿里巴巴达摩院最新的自然语言处理技术开展病历文本分析和流行病学调查工作,日前已经取得阶段性成果。另外，达摩院的研究人员通过自然语言处理回顾性数据、使用卷积神经网络训练ct影像的识别系统，它可以快速鉴别新冠肺炎影像与普通病毒性肺炎影像的区别，最终识别准确率高达 96%。该系统每识别一个病例平均只需要不到20秒，可有效减轻医生压力;它还能直接算出病灶部位的占比比例，进而量化病症的轻重程度，大幅提升临床诊断效率。顺带一提，达摩院的structbert模型日前被评为全球性能最强的自然语言处理系统。
智能问诊系统能够在线为病患提供问诊服务，其使用应用语义理解、情感分析等自然语言处理技术，通过问题预判、意图反问、分类识别、相似度匹配等方法，不仅能够解答何种情况需要就医，还能实现疫情防控动态进展、科学防护知识、谣言鉴别等问题精准解答，并支持人机协作、自主学习、会话引导等功能。比如中国百度灵医智惠最近推出的“智能咨询助手”，包含常见问题解答、标准化预问诊路径、在线医生咨询辅助三大模块，通过自然语言处理技术赋能在线健康咨询平台、政府疫情防控平台、互联网医院等第三方平台，助力其直接为公众提供有关新冠肺炎的在线科普、在线咨询，倍数级提升效率。
疫情发生至今，情况越演越烈;人们一边要提防新冠肺炎的传染，一边又要不断接受着海量的真假难辨的信息的轰炸。但是自然语言处理技术在疫情舆情管控中可以发挥一定的作用。一方面，政府职能部门通过智能搜索第一时间掌握舆情动态，分析公众关心焦点，从而发布最科学、最可靠的信息，如借助自然语言处理可以分析与新冠肺炎相关的社交媒体内容的互动和参与，收集“covid-19”关键字/词的相关评论和帖子做信息处理，分析人们对官方防疫措施及策略的认同或质疑。另一方面，自然语言处理可以帮助人们识别准确且可信赖的新闻文章，如采用疫情防范中重要的指导原则等并强化促进官方的建议，以此帮助安抚民众，稳定社会焦虑情绪。自然语言处理能够帮助人们提取新闻主要观点，识别文章情绪甚至分析文章的可信度，这将在信息战场将“谣言”粉碎，促进舆论生态良性循环，从而为抗疫工作提供一份助力。
由上可知，自然语言处理可以在抗击新冠肺炎疫情中大显身手，为打赢这场疫情攻坚战提供了有效的技术支撑。有了自然语言处理技术相助，抗疫工作将变得更安全、更高效。完全可以相信，在各国的共同努力之下，人类一定能够战胜这次疫情，并迎来更加美好的未来。