自然語言處理是極有吸引力的研究領(lǐng)域

人工智能作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，正在深刻改變世界。而自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）既是人工智能的核心技術(shù)，又是計算機(jī)科學(xué)和語言科學(xué)的分支學(xué)科;它推動著語言智能的持續(xù)發(fā)展和突破，并越來越多地應(yīng)用于各個行業(yè)。正如國際知名學(xué)者周海中先生曾經(jīng)所言：“自然語言處理是極有吸引力的研究領(lǐng)域，它具有重大的理論意義和實用價值?！?/p>

自然語言處理的主要內(nèi)容

自然語言處理的主要內(nèi)容包括但不限于如下分支領(lǐng)域：文本分類、文本生成、文本分析、信息抽取、自動摘要、智能問答、話題推薦、機(jī)器翻譯、主題詞識別、知識庫構(gòu)建、深度文本表示、深度學(xué)習(xí)算法、命名實體識別、語音識別與合成等。自然語言處理主要研究能實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。而用自然語言與計算機(jī)進(jìn)行通信，有著十分重要的實際應(yīng)用意義，也有著革命性的理論意義。

實現(xiàn)人機(jī)間自然語言通信意味著要使計算機(jī)既能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達(dá)給定的意圖、思想等;前者稱為自然語言理解，后者稱為自然語言生成。因此，自然語言處理大體包括了自然語言理解和自然語言生成兩個部分。因為處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計算機(jī)“理解”自然語言，所以通常把自然語言理解視為自然語言處理， 也稱為計算語言學(xué)。它的終極目標(biāo)是用自然語言與計算機(jī)進(jìn)行通信，使人們可以用自己最習(xí)慣的語言來使用計算機(jī)，而無需再花大量的時間和精力去學(xué)習(xí)不很自然和習(xí)慣的各種計算機(jī)語言。

自然語言處理是一門融語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。因此，這一領(lǐng)域的研究將涉及自然語言，即人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z言，所以它與語言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系，但又有重要的區(qū)別。自然語言處理并不是一般地研究自然語言，而在于研制能有效地實現(xiàn)自然語言通信的計算機(jī)系統(tǒng)，特別是其中的軟件系統(tǒng)。因而它是計算機(jī)科學(xué)的一部分?？梢哉f，自然語言處理是計算機(jī)科學(xué)、語言科學(xué)，尤其是人工智能關(guān)注計算機(jī)與人類語言之間的相互作用的領(lǐng)域。

自然語言處理的基本任務(wù)包括正則表達(dá)式、分詞、詞法分析、語音識別、文本分類、信息檢索、問答系統(tǒng)——如對一些問題進(jìn)行回答或與用戶進(jìn)行交互——機(jī)器翻譯等;常用的模型則有馬科夫模型、樸素貝葉斯、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。自然語言處理要使用語言知識，如UNIX的wc程序可以用來計算文本文件中的字節(jié)數(shù)、詞數(shù)或行數(shù);當(dāng)用它來計算字節(jié)數(shù)和行數(shù)時，wc只用于進(jìn)行一般的數(shù)據(jù)處理，但當(dāng)用它來計算一個文件中詞的數(shù)目時，就需要關(guān)于“什么是一個詞”的語言知識，這樣，這個wc也就成為了一個自然語言處理系統(tǒng)。

自然語言處理是人工智能中最為困難的問題之一。美國微軟公司創(chuàng)始人比爾·蓋茨先生曾經(jīng)表示，“語言理解是人工智能領(lǐng)域皇冠上的明珠”。前微軟公司全球執(zhí)行副總裁沈向洋先生也在公開演講時說：“懂語言者得天下……下一個十年，人工智能的突破在自然語言的理解……人工智能對人類影響最為深刻的就是自然語言方面”。由于理解自然語言需要關(guān)于外在世界的廣泛知識以及運(yùn)用操作這些知識的能力，所以自然語言處理也被視為解決人工智能完備（AI-complete）的核心問題之一?？梢哉f，自然語言處理目前是人工智能領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)，對它的研究也是充滿魅力和挑戰(zhàn)的。

自然語言處理的發(fā)展簡史

最早的自然語言處理研究工作是機(jī)器翻譯;美國知名科學(xué)家沃倫?韋弗先生在1949年首先提出了機(jī)器翻譯設(shè)計方案。在60年代，許多科學(xué)家對機(jī)器翻譯曾有大規(guī)模的研究工作，投入了大量的人力物力財力。但是，受客觀歷史因素的限制，當(dāng)時人們低估了自然語言的復(fù)雜性，語言處理的理論和技術(shù)均不成熱，所以進(jìn)展并不大。其主要的做法是存儲兩種語言的單詞、短語對應(yīng)譯法的大辭典，翻譯時一一對應(yīng)，技術(shù)上只是調(diào)整語言的順序。但日常生活中語言的翻譯遠(yuǎn)不是如此簡單，很多時候還要參考某句話前后的意思。

大約90年代開始，自然語言處理領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。這種變化的兩個明顯的特征是：（1）對系統(tǒng)的輸入，要求研制的自然語言處理系統(tǒng)能處理大規(guī)模的真實文本，而不是如以前的研究性系統(tǒng)那樣，只能處理很少的詞條和典型句子。只有這樣，研制的系統(tǒng)才有真正的實用價值。（2）對系統(tǒng)的輸出，鑒于真實地理解自然語言是十分困難的，對系統(tǒng)并不要求能對自然語言文本進(jìn)行深層的理解，但要能從中抽取有用的信息。同時，由于強(qiáng)調(diào)了“大規(guī)模”和“真實文本”，因此兩方面的基礎(chǔ)性工作也得到了重視和加強(qiáng)：（1）大規(guī)模真實語料庫的研制。大規(guī)模的經(jīng)過不同深度加工的真實文本的語料庫，是研究自然語言統(tǒng)計性質(zhì)的基礎(chǔ);沒有它們，統(tǒng)計方法只能是無源之水。（2）大規(guī)模、信息豐富的詞典的編制工作。因此規(guī)模為幾萬、十幾萬、甚至幾十萬詞，含有豐富的信息（如包含詞的搭配信息）的計算機(jī)可用詞典對自然語言處理的重要性是很明顯的。

邁進(jìn)21 世紀(jì)，互聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)讓信息量呈現(xiàn)爆炸式增長，得益于大數(shù)據(jù)、云計算、知識圖譜、5G通信等各種新技術(shù)，自然語言處理的發(fā)展迎來加速，在日常生活中扮演著越來越重要的角色，走上更加豐富的應(yīng)用舞臺。如今，搜索引擎已經(jīng)成為人們獲取信息的重要工具，機(jī)器翻譯越來越普及，聊天機(jī)器人層出不窮，智能客服開始服務(wù)于人類，各類智能機(jī)器人不斷涌現(xiàn);近年來，熱度漸升的亞馬遜 Alexa，既會作詩又能唱歌的微軟小冰，又將自然語言處理推向另一個全新的高度，讓其被越來越多的大眾熟知。與之相對應(yīng)，不管學(xué)術(shù)界還是企業(yè)界，對自然語言處理的談?wù)撛絹碓蕉啵猩跽?，自然語言處理被提升到戰(zhàn)略層面。

系統(tǒng)的輸入與輸出這兩個特征在自然語言處理的諸多領(lǐng)域都有所體現(xiàn)，其發(fā)展直接促進(jìn)了計算機(jī)自動檢索技術(shù)的出現(xiàn)和興起。實際上，隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展， 以海量計算為基礎(chǔ)的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)的表現(xiàn)也愈發(fā)優(yōu)異。自然語言處理之所以能夠度過“寒冬”， 再次發(fā)展， 也是因為計算機(jī)科學(xué)與統(tǒng)計科學(xué)的不斷結(jié)合，才讓人類甚至機(jī)器能夠不斷從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)“特征”并加以學(xué)習(xí)。不過要實現(xiàn)對自然語言真正意義上的理解，僅僅從原始文本中進(jìn)行學(xué)習(xí)是不夠的，我們需要新的方法和模型。

目前存在的問題主要有兩個方面：一方面，迄今為止的語法都限于分析一個孤立的句子，上下文關(guān)系和談話環(huán)境對本句的約束和影響還缺乏系統(tǒng)的研究，因此分析歧義、詞語省略、代詞所指、同一句話在不同場合或由不同的人說出來所具有的不同含義等問題，尚無明確規(guī)律可循，需要加強(qiáng)語義學(xué)和語用學(xué)的研究才能逐步解決。另一方面，人理解一個句子不是單憑語法，還運(yùn)用了大量的有關(guān)知識，包括生活知識和專門知識，這些知識無法全部貯存在計算機(jī)里。因此一個書面理解系統(tǒng)只能建立在有限的詞匯、句型和特定的主題范圍內(nèi);計算機(jī)的貯存量和運(yùn)轉(zhuǎn)速度大大提高之后，才有可能適當(dāng)擴(kuò)大范圍。

由于語言工程、認(rèn)知科學(xué)等主要局限于實驗室，目前來看數(shù)據(jù)處理可能是自然語言處理應(yīng)用場景最多的一個發(fā)展方向。實際上，自從進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代，各大平臺就沒有停止過對用戶數(shù)據(jù)的深度挖掘。要想提取出有用的信息，僅提取關(guān)鍵詞、統(tǒng)計詞頻等是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須對用戶數(shù)據(jù) （尤其是發(fā)言、評論等）進(jìn)行語義上的理解。另外，利用離線大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的方法進(jìn)行自然語言處理任務(wù)的研究是目前非常有潛力的一種研究范式，尤其是谷歌、推特、臉書、百度等大公司在這類應(yīng)用上的成功經(jīng)驗，引領(lǐng)了目前大數(shù)據(jù)研究的浪潮。

自然語言處理的應(yīng)用現(xiàn)狀

自然語言處理是為各類企業(yè)及開發(fā)者提供的用于文本分析及挖掘的核心工具，已經(jīng)廣泛應(yīng)用在電商、金融、物流、文化娛樂等行業(yè)客戶的多項業(yè)務(wù)中。它可幫助用戶搭建內(nèi)容搜索、內(nèi)容推薦、輿情識別及分析、文本結(jié)構(gòu)化、對話機(jī)器人等智能產(chǎn)品，也能夠通過合作，定制個性化的解決方案。由于理解自然語言，需要關(guān)于外在世界的廣泛知識以及運(yùn)用操作這些知識的能力，所以自然語言處理也被視為解決人工智能的核心問題之一，其未來一般也因此密切結(jié)合人工智能發(fā)展，尤其是設(shè)計一個模仿人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

訓(xùn)練自然語言處理文本解析人工智能系統(tǒng)需要采集大量多源頭數(shù)據(jù)集，對科學(xué)家來說是一項持續(xù)的挑戰(zhàn)：需要使用最新的深度學(xué)習(xí)模型，模仿人類大腦中神經(jīng)元的行為，在數(shù)百萬甚至數(shù)十億的注釋示例中進(jìn)行訓(xùn)練來持續(xù)改進(jìn)。當(dāng)下一種流行的自然語言處理解決方案是預(yù)訓(xùn)練，它改進(jìn)了對未標(biāo)記文本進(jìn)行訓(xùn)練的通用語言模型，以執(zhí)行特定任務(wù);它的思想就是，該模型的參數(shù)不再是隨機(jī)初始化，而是先有一個任務(wù)進(jìn)行訓(xùn)練得到一套模型參數(shù)，然后用這套參數(shù)對模型進(jìn)行初始化，再進(jìn)行訓(xùn)練，以獲得更好的預(yù)測性見解。

目前我們已經(jīng)進(jìn)入了以互聯(lián)網(wǎng)為主要標(biāo)志的海量信息時代，這些海量信息大部分是以自然語言表示的。一方面，海量信息也為計算機(jī)學(xué)習(xí)人類語言提供了更多的“素材”，另一方面，這也為自然語言處理提供了更加寬廣的應(yīng)用舞臺。例如，作為自然語言處理的重要應(yīng)用，搜索引擎逐漸成為人們獲取信息的重要工具，出現(xiàn)了以谷歌、雅虎、百度等為代表的搜索引擎巨頭;機(jī)器翻譯也從實驗室走入尋常百姓家;基于自然語言處理的輸入法（如谷歌、微軟、百度、搜狗等輸入法）成為計算機(jī)用戶的必備工具;帶有語音識別的計算機(jī)和手機(jī)也正大行其道，協(xié)助用戶更有效地工作和學(xué)習(xí)。

數(shù)據(jù)標(biāo)注是人工智能產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)，是機(jī)器感知現(xiàn)實世界的起點;從某種程度上來說，沒有經(jīng)過標(biāo)注的數(shù)據(jù)就是無用的數(shù)據(jù);數(shù)據(jù)標(biāo)注得越精確，對算法模型訓(xùn)練的效果就越好。自然語言處理領(lǐng)域現(xiàn)在已經(jīng)有了大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注知識，而深度學(xué)習(xí)可以通過有監(jiān)督學(xué)習(xí)得到相關(guān)的語義知識，這種知識和人類總結(jié)的知識應(yīng)該存在某種對應(yīng)關(guān)系，尤其是在一些淺層語義方面。因為數(shù)據(jù)標(biāo)注，本質(zhì)上已經(jīng)給深度學(xué)習(xí)提供了學(xué)習(xí)的目標(biāo);只是深度學(xué)習(xí)可以不眠不休地學(xué)習(xí)，這種逐步靠攏學(xué)習(xí)目標(biāo)的過程，可能遠(yuǎn)比人類總結(jié)過程來得更快。這一點，從美國Google公司旗下DeepMind研究團(tuán)隊開發(fā)的圍棋軟件AIphaGo短時間內(nèi)連勝兩位人類圍棋高手的事實，似乎能夠得到驗證。

信息抽取旨在從非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化的目標(biāo)信息。這是一個熱點的任務(wù)，但是當(dāng)前模型大多只能進(jìn)行單一任務(wù)的信息抽取，效果也不是特別好。因此將來的一段時間，信息抽取還會是一個熱門話題。該任務(wù)也是其他行業(yè)對人工智能最熱切的期待之一。行業(yè)外的人經(jīng)常問自然語言處理能不能做這個做那個，大多數(shù)是在問能不能從非結(jié)構(gòu)化的海量文本中提取特定的某些信息。這也是所謂大數(shù)據(jù)公司或者大數(shù)據(jù)服務(wù)提供商的核心技術(shù)。值得一提的是，信息抽取和數(shù)據(jù)標(biāo)注有很多交叉和重疊的地方，它們與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系十分密切。

深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的應(yīng)用非常廣泛，可以說橫掃自然語言處理的各個應(yīng)用，從底層的分詞、語言模型、句法分析等到高層的語義理解、對話管理、知識問答等方面幾乎都有深度學(xué)習(xí)的模型，并且取得了不錯的效果。有關(guān)研究已從傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法轉(zhuǎn)變成更有表現(xiàn)力的深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。不過，目前的深度學(xué)習(xí)技術(shù)還不具備理解和使用自然語言所必需的概念抽象和邏輯推理能力，還有待今后進(jìn)一步的研究。

自然語言處理的近期成果

互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎已經(jīng)有一段時間讓人們使用會話語言和術(shù)語來在線搜索事物。現(xiàn)在，Google公司的云端硬盤用戶已經(jīng)可以使用這一功能。用戶可以搜索存儲在Google云端硬盤中的文件和內(nèi)容，就像使用Google搜索提供的對云端硬盤內(nèi)置自然語言處理的新支持一樣。該功能使用戶可以使用通常用詞組表達(dá)的查詢以及在實際對話中將要使用的查詢來更輕松地找到所需的內(nèi)容。Google公司在在線和移動搜索、移動應(yīng)用程序以及Google Translate等服務(wù)中廣泛使用自然語言處理;該公司在這一領(lǐng)域的研究是為提高機(jī)器閱讀和理解人類語言能力所做的更廣泛努力的一部分。隨著Google公司調(diào)整其算法，自然語言處理應(yīng)該會隨著時間的推移變得更好。

在新冠病毒肺炎（Covid-19）疫情期間，美國哈佛醫(yī)學(xué)院的研究人員借助自然語言處理技術(shù)開發(fā)出了一種工具，可以評估新冠肺炎患者的病例、社交媒體和健康衛(wèi)生數(shù)據(jù)。他們率先努力通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)查看來自各種來源的數(shù)據(jù)和信息（包括患者記錄、社交媒體和公共衛(wèi)生數(shù)據(jù)）來尋找新冠病毒肺炎的解決方案。借助自然語言處理工具，研究人員可以搜索有關(guān)新冠肺炎疫情的在線信息，并了解爆發(fā)的當(dāng)前位置。另外，他們還借助自然語言處理技術(shù)，尤其是深度學(xué)習(xí)模型對新冠病毒、藥物和疫苗等密集展開研究，同時包括臨床診斷與治療以及流行病學(xué)研究等。

英國劍橋量子計算公司（CQC）最近宣布，他們利用自然語言的“固有量子”結(jié)構(gòu)，開辟了一個全新的可能應(yīng)用領(lǐng)域。其通過將語法句子翻譯成量子線路，然后在量子計算機(jī)上實現(xiàn)生成的程序，并實際執(zhí)行問答。這是第一次在量子計算機(jī)上執(zhí)行自然語言處理。通過使用CQC的一流的、平臺無關(guān)的可重定目標(biāo)編譯器t|ket？?，這些程序在IBM量子計算機(jī)上成功執(zhí)行，從而朝著實現(xiàn)“意義感知”和“語法信息”的自然語言處理邁出了一大步——這是計算機(jī)時代早期以來計算機(jī)科學(xué)家及語言智能領(lǐng)域?qū)＜业膲粝搿?/p>

中國阿里達(dá)摩院的自然語言處理研究團(tuán)隊最近提出優(yōu)化模型StructBERT，能讓機(jī)器更好地掌握人類語法，加深對自然語言的理解。使用該模型好比給機(jī)器內(nèi)置一個“語法識別器”，使機(jī)器在面對語序錯亂或不符合語法習(xí)慣的詞句時，仍能準(zhǔn)確理解并給出正確的表達(dá)和回應(yīng)，大大提高機(jī)器對詞語、句子以及語言整體的理解力。這一技術(shù)已廣泛使用于阿里旗下阿里小蜜、螞蟻金服、優(yōu)酷等業(yè)務(wù)。阿里達(dá)摩院的語言模型和閱讀理解技術(shù)也被用于行業(yè)賦能，推進(jìn)人工智能技術(shù)在醫(yī)療、電力、金融等行業(yè)的落地。據(jù)悉，StructBERT模型日前被評為全球性能最強(qiáng)的自然語言處理系統(tǒng)。

結(jié)束語

實現(xiàn)自然語言理解，遠(yuǎn)不如人們原來想象的那么簡單，而是十分困難的。從現(xiàn)有的理論和技術(shù)現(xiàn)狀看，通用的、高質(zhì)量的自然語言處理系統(tǒng)，仍然是較長期的努力目標(biāo)，但是針對一定應(yīng)用，具有相當(dāng)自然語言處理能力的實用系統(tǒng)已經(jīng)出現(xiàn)，有些已商業(yè)化，甚至開始產(chǎn)業(yè)化;典型的例子有：多語種數(shù)據(jù)庫和專家系統(tǒng)的自然語言接口、各種機(jī)器翻譯系統(tǒng)、全文信息檢索系統(tǒng)、自動文摘系統(tǒng)等。要實現(xiàn)人機(jī)間自然語言通信，或要完全實現(xiàn)自然語言理解，這不是在短時期內(nèi)可以完成的，還有待長期的、系統(tǒng)的、扎實的工作。

總之，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和海量信息的涌現(xiàn)，作為人工智能的核心技術(shù)，自然語言處理正在人們的工作、學(xué)習(xí)、生活中扮演著越來越重要的角色，并將在社會發(fā)展和科技進(jìn)步的過程中發(fā)揮越來越重要的作用。