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被稱為人工智能技術(shù)的掌上明珠的nlp

發(fā)布日期:2021-07-29 閱讀次數(shù):2456

天然語言處理(英文NaturallanguageProcessing,簡稱NLP)是人工智能(英文Artificialintelligence,簡稱AI)領(lǐng)域的重要研究課題,被稱為人工智能技術(shù)的掌上明珠,人與計算機(jī)之間用自然語言實(shí)現(xiàn)有效通信的各種理論和方法,涉及面非常廣泛。國際知名學(xué)者周海中先生指出:自然語言處理是一個極具吸引力的研究領(lǐng)域,具有重要的理論意義和實(shí)用價值。目前,NLP已經(jīng)成為推動科學(xué)技術(shù)發(fā)展的強(qiáng)大動力,成為世界各國綜合國力競爭的焦點(diǎn)。

自然語言處理

NLP主要研究各種理論和方法,可以實(shí)現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效的通信。使用自然語言與計算機(jī)進(jìn)行通信具有非常重要的實(shí)用意義和革命性的理論意義。實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語言通信意味著計算機(jī)不僅可以理解自然語言文本的含義,還可以用自然語言文本表達(dá)給定的意圖和思想。前者稱為自然語言理解(英語NaturallanguageUnderstanding,簡稱NLU),后者稱為自然語言生成(英語NaturallanguageGeration,簡稱NLG)。所以NLP一般包括NLU和NLG;因?yàn)樘幚碜匀徽Z言的關(guān)鍵是讓計算機(jī)理解自然語言,所以一般把NLU視為NLP,也叫計算語言學(xué)。

NLP是一門集語言學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。所以這個領(lǐng)域的研究會涉及到自然語言,也就是人們?nèi)粘J褂玫恼Z言,所以它和語言學(xué)的研究有著密切的聯(lián)系,但是有著重要的區(qū)別。NLP不是一般研究自然語言,而是開發(fā)一個能有效實(shí)現(xiàn)自然語言通信的計算機(jī)系統(tǒng),尤其是軟件系統(tǒng)。所以是計算機(jī)科學(xué)的一部分。可以說,NLP是計算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、人工智能等關(guān)注計算機(jī)和人類語言相互作用的領(lǐng)域。目前,人們對人工智能的需求已經(jīng)從計算智能和感知智能轉(zhuǎn)變?yōu)橐訬LP為代表的認(rèn)知智能。沒有成功的NLP,就沒有真正的認(rèn)知智能。

因?yàn)槿斯ぶ悄馨ǜ兄悄?如圖像識別、語言識別和手勢識別等)和認(rèn)知智能(主要是語言理解知識和推理),語言在認(rèn)知智能中扮演著重要角色。假如能夠解決語言問題,人工智能最困難的部分也將基本解決。美國微軟公司創(chuàng)始人比爾·蓋茨先生曾說過,語言理解是人工智能領(lǐng)域皇冠上的明珠。前微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋先生也在公開演講中說:了解語言的人得天下…下一個十年,人工智能的突破在于對自然語言的理解…人工智能對人類影響最大的是自然語言。因?yàn)榱私庾匀徽Z言需要對外部世界的廣泛知識和應(yīng)用操作這些知識的能力,NLP也被認(rèn)為是解決AI完整(AI-complete)的核心問題之一。NLP現(xiàn)在是AI領(lǐng)域的一個重要研究課題,對其研究也充滿了魅力和挑戰(zhàn)。

目前,人工智能技術(shù)在認(rèn)知智能方面仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)。假如我們有所提高,我們的認(rèn)知智能將進(jìn)一步提高,包括語言理解、推理、回答問題、分析、解決問題、寫作、對話等等。再加上感知智能的提高,聲音、圖像、文字的識別和生成,以及多模態(tài)文字、圖交叉的能力,通過文字可以生成圖像,根據(jù)圖像可以生成描述的文字等等,我們可以推動許多人類的應(yīng)用,包括搜索引擎、智能客戶服務(wù),包括教育、財政、電子商務(wù)等各個方面的應(yīng)用;還可以將AI技術(shù)應(yīng)用于我們的行業(yè),幫助行業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

自然語言處理

NLPNLP研究是機(jī)器翻譯。1949年,美國著名科學(xué)家沃倫·韋弗先生首先提出了機(jī)器翻譯設(shè)計方案。20世紀(jì)60年代,許多科學(xué)家對機(jī)器翻譯進(jìn)行了大規(guī)模的研究,花費(fèi)了巨大的成本。然而,他們顯然低估了自然語言的復(fù)雜性,語言處理的理論和技術(shù)不成熟,所以進(jìn)展不大。當(dāng)時的主要做法是存儲兩種語言的單詞和短語對應(yīng)翻譯的大辭典,翻譯時一一對應(yīng),技術(shù)上只是調(diào)整同一種語言的順序。然而,日常生活中語言的翻譯遠(yuǎn)不是那么簡單。在很多情況下,我們需要參考某句話前后的含義,需要上下文的聯(lián)系才能正確翻譯——這就是機(jī)器翻譯技術(shù)難度高的地方。

大約從20世紀(jì)90年代開始,NLP領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。這種變化有兩個明顯的特點(diǎn):(1)對于系統(tǒng)的輸入,要求開發(fā)的NLP系統(tǒng)可以處理大規(guī)模的真實(shí)文本,而不是像以前的研究系統(tǒng)那樣,只能處理少量的詞條和典型句子。只有這樣,開發(fā)出來的系統(tǒng)才有真正的實(shí)用價值。(2)對于系統(tǒng)的輸出,鑒于對自然語言的真實(shí)理解非常困難,對于系統(tǒng)來說,不需要對自然語言文本有深入的理解,但要從中提取有用的信息。同時,由于強(qiáng)調(diào)大規(guī)模和真實(shí)文本,以下兩個基礎(chǔ)工作也得到了重視和加強(qiáng):(1)大規(guī)模真實(shí)語料庫的開發(fā)。經(jīng)過大規(guī)模不同深度加工的真實(shí)文本的語料庫是研究自然語言統(tǒng)計性質(zhì)的基礎(chǔ);如果沒有這樣的語料庫,統(tǒng)計方法只能是無源之水。(2)大規(guī)模、信息豐富的詞典搭配,甚至包含數(shù)萬字典的數(shù)十幾十萬詞典。

NLP的許多領(lǐng)域都體現(xiàn)了系統(tǒng)的輸入輸出這兩個特點(diǎn),它的發(fā)展直接推動了計算機(jī)自動檢索技術(shù)的出現(xiàn)和興起。事實(shí)上,隨著計算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展,基于大量計算的機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)建模等技術(shù)的表現(xiàn)也越來越出色。NLP之所以能度過寒冬,再一次發(fā)展,也是因?yàn)橛嬎銠C(jī)科學(xué)和統(tǒng)計科學(xué)的不斷結(jié)合,使人類甚至機(jī)器能夠不斷地從大量的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)和學(xué)習(xí)特征。但是,要實(shí)現(xiàn)對自然語言的真正理解,僅從原始文本中學(xué)習(xí)是不夠的,我們還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,迄今為止的語法僅限于分析孤立的句子,上下文關(guān)系和對話環(huán)境對句子的約束和影響缺乏系統(tǒng)的研究。因此,分析歧義、詞匯省略、代詞所指、同一句話在不同場合或不同人說出的不同意思沒有明確的規(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,人們理解一個句子不僅僅是語法,還使用了大量的相關(guān)知識,包括生活知識和專業(yè)知識,這些知識不能全部儲存在計算機(jī)中。因此,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)的儲存和運(yùn)行速度大大提高后,才能適當(dāng)擴(kuò)大范圍。

由于語言工程和認(rèn)知科學(xué)主要局限于實(shí)驗(yàn)室,數(shù)據(jù)處理可能是NLP應(yīng)用場景最多的發(fā)展方向。事實(shí)上,自進(jìn)入大數(shù)據(jù)時代以來,各大平臺從未停止過對用戶數(shù)據(jù)的深入挖掘。為了提取有用的信息,僅提取關(guān)鍵詞和統(tǒng)計詞頻是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,必須對用戶數(shù)據(jù)(尤其是演講、評論等)進(jìn)行語義理解。)。此外,利用離線大數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析的方法研究NLP任務(wù)是目前非常有潛力的研究范式,尤其是谷歌、推特、百度等大公司在這種應(yīng)用中的成功經(jīng)驗(yàn),引領(lǐng)了當(dāng)前大數(shù)據(jù)研究的浪潮。

NLP是為各類企業(yè)和開發(fā)商提供的文本分析和挖掘的核心工具,已廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、金融、物流、醫(yī)療、文化娛樂等行業(yè)的客戶。它可以幫助用戶建立智能產(chǎn)品,如內(nèi)容搜索、內(nèi)容推薦、輿情識別和分析、文本結(jié)構(gòu)化、對話機(jī)器人等。它還可以通過合作定制個性化解決方案。由于了解自然語言,需要外部世界的廣泛知識和應(yīng)用操作知識的能力,因此NLP也被視為解決強(qiáng)大人工智能的核心問題之一,其未來一般與人工智能發(fā)展密切結(jié)合,尤其是設(shè)計模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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