人工智能（Artificial Intelligence，簡稱AI）作為新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的重要驅(qū)動力量，正在深刻地影響世界、改變世界。而自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）已成為AI領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，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(shí)用價值?！?/p>

NLP主要研究能實(shí)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(shí)際應(yīng)用意義，也有著革命性的理論意義。實(shí)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（Natural Language Understanding，簡稱NLU），后者稱為自然語言生成（Natural Language Generation，簡稱NLG）。因此，NLP大體包括了NLU和NLG兩個部分。因?yàn)樘幚碜匀徽Z言的關(guān)鍵是要讓計算機(jī)”理解“自然語言，所以通常把NLU視為NLP，也稱為計算語言學(xué)。

NLP融計算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、自動化、數(shù)學(xué)等為一體，是一門綜合性的科學(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。NLP并不是一般地研究自然語言，而是研制能有效地實(shí)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，NLP是計算機(jī)科學(xué)、語言學(xué)、AI等關(guān)注計算機(jī)和自然語言之間的相互作用的領(lǐng)域。目前，人們對AI的需求也從計算智能、感知智能到了以NLP為代表的認(rèn)知智能的層面。沒有成功的NLP，就不會有真正的認(rèn)知智能。因此，NLP被視為AI極具吸引力的研究領(lǐng)域以及AI必須優(yōu)先解決的核心問題之一，也被喻為AI皇冠上的明珠。

由于AI包括感知智能（比如圖像識別、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），而語言在認(rèn)知智能起到最核心的作用。如果能把語言問題解決了，AI最難的部分也就基本解決了。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NLP也被視為解決AI完備（AI-complete）的核心問題之一。可以說，NLP目前是AI領(lǐng)域的關(guān)鍵核心技術(shù)，對它的研究也是充滿魅力和挑戰(zhàn)的。

NLP涉及的領(lǐng)域較多，主要包括機(jī)器翻譯、語義理解和對話系統(tǒng)等。它目前面臨四大挑戰(zhàn)：一是在詞法、句法、語義、語用和語音等不同層面存在不確定性;二是新的詞匯、術(shù)語、語義和語法導(dǎo)致未知語言現(xiàn)象的不可預(yù)測性;三是數(shù)據(jù)資源的不充分使其難以覆蓋復(fù)雜的語言現(xiàn)象;四是語義知識的模糊性和錯綜復(fù)雜的關(guān)聯(lián)性難以用簡單的數(shù)學(xué)模型描述，語義計算需要參數(shù)龐大的非線性計算。例如在對話系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)目前已成為對話系統(tǒng)的一項(xiàng)基本技術(shù);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被應(yīng)用于傳統(tǒng)任務(wù)導(dǎo)向型對話系統(tǒng)的不同組成部分。近年來，端到端的框架不僅在非面向任務(wù)的聊天對話系統(tǒng)中流行，在面向任務(wù)的對話系統(tǒng)中也逐步流行起來，但是仍遠(yuǎn)非完美。又如在語義識別方面，需要對句法進(jìn)行剖析，因此剖析在對話系統(tǒng)、信息抽取、語法檢查中都起著非常重要的作用。

最早的NLP研究工作是機(jī)器翻譯。1949年，美國知名科學(xué)家沃倫·韋弗先生首先提出了機(jī)器翻譯設(shè)計方案。1954年，基于韋弗“翻譯即解碼”的機(jī)譯思想，喬治敦大學(xué)進(jìn)行了著名的“喬治敦實(shí)驗(yàn)”——利用IBM-701型計算機(jī)首次完成了英俄文本的自動翻譯;這一實(shí)驗(yàn)的成功標(biāo)志著機(jī)器翻譯正式登上歷史舞臺。20世紀(jì)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，耗費(fèi)了巨額費(fèi)用;但他們顯然是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、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)整語言的同條順序。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，需要上下文聯(lián)系起來才能正確翻譯——這就是機(jī)譯技術(shù)難度高之所在。

大約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征：（1）對系統(tǒng)的輸入，要求研制的NLP系統(tǒng)能處理大規(guī)模的真實(shí)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(shí)用價值。（2）對系統(tǒng)的輸出，鑒于真實(shí)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)?！焙汀罢鎸?shí)文本”，所以下面兩方面的基礎(chǔ)性工作也得到了重視和加強(qiáng)：（1）大規(guī)模真實(shí)語料庫的研制。大規(guī)模的經(jīng)過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NLP的重要性是很明顯的。

系統(tǒng)的輸入與輸出這兩個特征在NLP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(shí)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、數(shù)據(jù)建模等技術(shù)的表現(xiàn)也愈發(fā)優(yōu)異。NLP之所以能夠度過“寒冬”，再次發(fā)展，也是因?yàn)橛嬎銠C(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(shí)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(shí)驗(yàn)室，目前來看數(shù)據(jù)處理可能是NLP應(yīng)用場景最多的一個發(fā)展方向。實(shí)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NLP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、百度等大公司在這類應(yīng)用上的成功經(jīng)驗(yàn)，引領(lǐng)了目前大數(shù)據(jù)研究的浪潮。

NLP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、醫(yī)療、文化娛樂等行業(yè)客戶的多項(xiàng)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NLP也被視為解決強(qiáng)AI的核心問題之一，其未來一般也因此密切結(jié)合AI發(fā)展，尤其是設(shè)計一個模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

訓(xùn)練NLP文本解析AI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(xiàng)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NLP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。

我們目前已進(jìn)入一個以互聯(lián)網(wǎng)為主要標(biāo)志的海量信息時代，而這些海量信息大部分是以自然語言表示的。一方面，有關(guān)的海量信息可為計算機(jī)學(xué)習(xí)自然語言提供更多的“素材”;另一方面，這也為NLP提供更加寬廣的應(yīng)用舞臺。例如，作為NLP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、百度等為代表的搜索引擎巨頭;機(jī)器翻譯也從實(shí)驗(yàn)室走入尋常百姓家;基于自然語言處理的中文輸入法（如搜狗、微軟、谷歌等輸入法）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)助用戶更有效地生活、工作和學(xué)習(xí)。

現(xiàn)在，NLP領(lǐng)域已經(jīng)有了大量的人工標(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?yàn)槿斯?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、更好。這一點(diǎn)，從谷歌公司旗下DeepMind研究團(tuán)隊(duì)開發(fā)的圍棋軟件AlphaGo短時間內(nèi)連勝兩位人類圍棋高手的事實(shí)，似乎能夠得到驗(yàn)證。

深度學(xué)習(xí)在NLP中的應(yīng)用非常廣泛，可以說橫掃NLP的各個應(yīng)用，從底層的分詞、語言模型、句法分析、詞性標(biāo)注、語音識別等到高層的語義理解、語用闡釋、對話管理、知識問答等方面都幾乎都有深度學(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，這方面還有待今后進(jìn)一步的研究。

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?，F(xiàn)在，谷歌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谷歌云端硬盤中的文件和內(nèi)容，就像使用谷歌搜索提供的對云端硬盤內(nèi)置NLP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(shí)際對話中將要使用的查詢來更輕松地找到所需的內(nèi)容。谷歌公司在在線和移動搜索、移動應(yīng)用程序以及GoogleTranslate等服務(wù)中廣泛使用NLP;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。隨著谷歌調(diào)整其算法，NLP應(yīng)該會隨著時間的推移變得更好。

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(shí)現(xiàn)生成的程序，并實(shí)際執(zhí)行問答。這是第一次在量子計算機(jī)上執(zhí)行NLP。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)行并得到結(jié)果，整個突破朝著實(shí)現(xiàn)“意義感知”和“語法知悉”的NLP方向邁出了有意義的一大步--這是計算機(jī)時代早期以來計算機(jī)科學(xué)家及計算語言學(xué)家追尋的夢想。

美國哈佛大學(xué)醫(yī)學(xué)院的研究人員借助NLP技術(shù)日前開發(fā)出一種工具，可以評估新冠肺炎（COVID-19）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)）來尋找新冠肺炎病毒的解決方案。借助NLP工具，他們還可以搜索有關(guān)新冠肺炎病毒的在線信息，并了解爆發(fā)的當(dāng)前位置。另外，研究人員還利用NLP技術(shù)對新冠肺炎、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。

中國阿里達(dá)摩院的NLP研究團(tuán)隊(duì)最近提出優(yōu)化模型Struct BERT，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)AI技術(shù)在醫(yī)療、電力、金融等行業(yè)的落地。據(jù)悉，StructBERT模型最近被評為全球性能最強(qiáng)的NLP系統(tǒng)。

根據(jù)市場分析機(jī)構(gòu)Mordor Intelligence的一份報告，2019年全球NLP市場價值為109億美元，預(yù)計到2025年將達(dá)到348億美元，復(fù)合年增長率為21.5%。該報告指出，在過去的幾年中，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和算法在市場格局中取得了令人矚目的進(jìn)步，而語音分析解決方案正在主導(dǎo)著這一市場，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的基于文本的分析已不足以處理復(fù)雜的業(yè)務(wù)問題。

總之，隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和海量信息的涌現(xiàn)，作為AI領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和關(guān)鍵核心技術(shù)，NLP正在人們的生活、工作、學(xué)習(xí)中扮演著越來越重要的角色，并將在科技進(jìn)步與社會發(fā)展的過程中發(fā)揮越來越重要的作用。

文/林峰、于利（作者單位分別為美國波士頓大學(xué)工學(xué)院、日本名古屋大學(xué)理學(xué)部）
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