1、編輯導(dǎo)讀：自然語言處理是人工智能的一個細(xì)分領(lǐng)域，是一個龐大的系統(tǒng)的工程。本文將從自然語言處理的簡介、句法分析、發(fā)展現(xiàn)狀、話語分割、知識體系、指代消解六個方面展開分析，希望對你有幫助。最近在梳理人工智能的一個細(xì)分領(lǐng)域自然語言處理相關(guān)知識點。隨著查閱的資料越來越多，在梳理的過程中，也越來越發(fā)現(xiàn)自己的無知。雖然自然語言處理是人工智能的一個細(xì)分領(lǐng)域，但是自然語言處理這個細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)，又有很多的細(xì)分領(lǐng)域。自然語言處理，也是涵蓋了多個學(xué)科的一個系統(tǒng)化的大型工程。自然語言處理，除了包含常見的分詞、分句、分段，詞目計算、詞類標(biāo)注，有限狀態(tài)自動機(jī)、隱馬爾可夫模型等基礎(chǔ)的計算機(jī)理論知識外，還包含了語音學(xué)、語言學(xué)、心

2、理學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、腦科學(xué)等多個領(lǐng)域的學(xué)科知識。一個人不可能把自然語言處理所有的知識都全部掌握精通，也只能是找到其中的一個或幾個難點進(jìn)行研究。今天文章題目定為人工智能之自然語言處理初探，似乎題目也是有點過大了。所以又取了一個子題目，叫 “語義識別” 。即便是這樣，在今天有限的文章描述以及PPT演示，也難以涵蓋語義識別這個領(lǐng)域的全部內(nèi)容。今天的文章以 PPT 為主線，受制于時間限制以及這個領(lǐng)域內(nèi)容的確非常多非常深，即便是潛心鉆嚴(yán)三年，是否能真正就說掌握了自然語言處理的語義分析，誰也不敢保證。進(jìn)無止境，這恐怕也是科學(xué)的魅力。本文今天主要分為六個章節(jié)，第一章節(jié)先對自然語言處理進(jìn)行簡要介紹。主要對自然語言處

3、理(Natural Language Processing下文會以NLP替代) 的苦命分類進(jìn)行概要介紹，同時介紹一下 NLP 在文本和語音兩個方面的商業(yè)應(yīng) 用。第二章節(jié)從發(fā)現(xiàn)歷程、參與的公司以及行業(yè)規(guī)模，介紹當(dāng)前 NLP 發(fā)展現(xiàn) 狀。第三章，對整個NLP 體系進(jìn)行梳理。第四、五、六章節(jié)主要對 NLP 中語義識別中的句法分析、話語分割、指代消解的基礎(chǔ)原理進(jìn)行講述。自然語言的理解層次，一般分為：語音分析、詞法分析、句法分析、語義分析、語用分析。簡單來講，語音分析主要是根據(jù)音位規(guī)則，從語音流中提取出獨(dú)立的音素，再根據(jù)音位形態(tài)規(guī)則找出音節(jié)及其所對應(yīng)的單詞；詞法分析主要是找出詞匯中的詞素，從而獲得其語音

4、學(xué)的信息；句法分析，則是對句子和句子中的短語結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其內(nèi)存的關(guān)聯(lián)關(guān)系；語義分析是要找出單詞、結(jié)構(gòu)，通過結(jié)合上下文，獲得準(zhǔn)確的含義；語用分析，則是研究語言所處在的實際語言環(huán)境中對語言使用者所產(chǎn)生的實際作用。1950年：圖靈測試、經(jīng)驗語義方法、基于規(guī)則的方法。1970年：基于統(tǒng)計的方法、理性語義方法。2008年：深度學(xué)習(xí)。2013年：Word Embeddings (Word2Vec),即將高維詞向量嵌入到一個低 維空間， Neural Networks for NLP(RNN LSTM CNN) 。2014年：Seq2Seq Models Seq2SeqK型是輸出的長度不確定時采用的模

5、型； MachineTranslation, Structure Prediction。2015年： Attention ，把一個輸入序列表示為連續(xù)序列，解碼生成一個輸出序列，模型每一步都是自回歸的，即假設(shè)之前生成的結(jié)果都是作為生成下一個符號的額外輸入；Transformer,直接把一句話當(dāng)做一個矩陣進(jìn)行處理。2018年： Memory-based Neural Network, NeuralTuringMachine。 2018m, Pretrained Language Modes, ELMo， BERT 。2019年：Natural Language Generation， Reason

6、ing, Bigger Models。自然語言處理（NLP ）正處于歷史上最好的發(fā)展時期，技術(shù)在不斷進(jìn)步并與各個行業(yè)不斷融合、落地。數(shù)據(jù)顯示，我國NLP （自然語言處理）技術(shù)市場規(guī)模持續(xù)增長，2018年我國 NLP （自然語言處理）技術(shù)市場規(guī)模達(dá)到了20.6億元，同比增長52.6%。未來隨著 NLP 技術(shù)不斷進(jìn)步，將具有大規(guī)模的市場需求和可擴(kuò)展的巨大市場空 間。預(yù)計 2021 年市場規(guī)模將達(dá)到近70億元。NLP 整個知識體系非常多。研究模式主要是對自然語言場景問題，算法如何應(yīng)用到解決這些問題。即便是涉及如此多的基礎(chǔ)知識，目前NLP 仍然面臨著許多的問題，例如：場景的困難，語言的多樣性、多變性、

7、歧義性，使得 NLP準(zhǔn)確性受到制約。學(xué)習(xí)的困難，如何設(shè)計高效的學(xué)習(xí)模型？語料的困難， NLP應(yīng)該使用什么樣的語料？如何獲得這些語料？對于語義識別，需要對句法進(jìn)行剖析，因此剖析在問答系統(tǒng)、信息抽取、語法檢查中都起著非常重要的作用。1954年 1 月 7 日，美國喬治敦大學(xué)和 IBM 公司首先成功地將60多句俄語自動翻譯成英語。當(dāng)時的系統(tǒng)還非常簡單，僅包含 6 個語法規(guī)則和 250 個詞。而實驗者聲稱：在三到五年之內(nèi)就能夠完全解決從一種語言到另一種語言的自動翻譯問題。但直到今天，自然語言處理別說是自動翻譯，簡單的句法分析仍然有很多要完善的空間?！耙懒双C人的狗。 ”究竟是“ 咬死了獵人 的狗 ”還

8、是 “ 咬死了獵人的狗 ”呢 ?如果不借助于上下文和語境，即便是人都很難理解，更不用說使用的句法分 析了。我們通過計算，可以增加句法分析的準(zhǔn)確性。但是否能真實反應(yīng)語義，仍然有很大的發(fā)展空間。我們可以計算布朗預(yù)料庫中每個句子的平均詞數(shù)。在其他情況下，文本可能只是一個字符流。在將文本分詞之前，需要將它分割成句子。有時可以借助于標(biāo)點體符號以及一些典型的計算機(jī)符號，例如換行符來進(jìn)行對句子分隔，但對于沒有任何標(biāo)點符號的文字段落來講，人類可以借助經(jīng)驗理解里面的內(nèi)容，NLP 是否也能準(zhǔn)備分割，也是比較難的一個研究領(lǐng)域，還有很大的發(fā)展空間。指代消解是NLP 里非常重要的一個細(xì)分的研究領(lǐng)域，應(yīng)用場景非常多。例如智能對話預(yù)定酒店機(jī)票， “從天津到北京的機(jī)票多少錢？ ”計算機(jī) NLP 后，給出一個結(jié)果，這個時候，再問 “那到上海呢？” ，這個就需要NLP 有更深層的理解了。而現(xiàn)實中的對話場景，遠(yuǎn)比這個要復(fù)雜的多， NLP 是否能準(zhǔn)確識別，就依賴于指代消解的準(zhǔn)確度了，這直接關(guān)系到 NLP 的產(chǎn)品質(zhì)量?？?/p>