本文根據(jù)自己的學(xué)習(xí)以及查閱相關(guān)資料的理解總結(jié)，簡(jiǎn)要的介紹一下自然語(yǔ)言處理（nlp）一些相關(guān)技術(shù)以及相關(guān)任務(wù)，nlp技術(shù)包括基礎(chǔ)技術(shù)和應(yīng)用技術(shù)。后續(xù)會(huì)抽空繼續(xù)分專(zhuān)題完善這一個(gè)系列。限于作者水平有限，其中難免有錯(cuò)漏之處，歡迎讀者斧正。

發(fā)展

一般認(rèn)為1950 年圖靈提出著名的“圖靈測(cè)試”是自然語(yǔ)言處理思想的開(kāi)端。20 世紀(jì) 50 年代到 70 年代自然語(yǔ)言處理主要采用基于規(guī)則的方法?；谝?guī)則的方法不可能覆蓋所有語(yǔ)句，且對(duì)開(kāi)發(fā)者的要求極高。這時(shí)的自然語(yǔ)言處理停留在理性主義思潮階段。

70 年代以后隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，語(yǔ)料庫(kù)越來(lái)越豐富以及硬件更新完善，自然語(yǔ)言處理思潮由理性主義向經(jīng)驗(yàn)主義過(guò)渡，基于統(tǒng)計(jì)的方法逐漸代替了基于規(guī)則的方法。

從 2008 年到現(xiàn)在，由于深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別等領(lǐng)域不斷取得突破，人們也逐漸開(kāi)始引入深度學(xué)習(xí)來(lái)做自然語(yǔ)言處理研究，由最初的詞向量到 2013 年 word2vec，將深度學(xué)習(xí)與自然語(yǔ)言處理的結(jié)合推向了高潮，并且在機(jī)器翻譯、問(wèn)答系統(tǒng)、閱讀理解等領(lǐng)域取得了一定成功。再到最近的emlo、bert等，也許正在揭開(kāi)下一個(gè)篇章。

定義

自然語(yǔ)言是指漢語(yǔ)、英語(yǔ)等人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z(yǔ)言，是隨著人類(lèi)社會(huì)發(fā)展自然而然的演變而來(lái)的語(yǔ)言，不是人造的語(yǔ)言，自然語(yǔ)言是人類(lèi)學(xué)習(xí)生活的重要工具?；蛘哒f(shuō)，自然語(yǔ)言是指人類(lèi)社會(huì)約定俗成的，區(qū)別于人工語(yǔ)言，如程序設(shè)計(jì)的語(yǔ)言。

處理包含理解、轉(zhuǎn)化、生成等過(guò)程。自然語(yǔ)言處理，是指用計(jì)算機(jī)對(duì)自然語(yǔ)言的形、音、義等信息進(jìn)行處理，即對(duì)字（如果是英文即為字符）、詞、句、段落、篇章的輸入、輸出、識(shí)別、分析、理解、生成等的操作和加工。實(shí)現(xiàn)人機(jī)間的信息交流，是人工智能界、計(jì)算機(jī)科學(xué)和語(yǔ)言學(xué)界所共同關(guān)注的重要問(wèn)題。所以自然語(yǔ)言處理也被譽(yù)為人工智能的掌上明珠。

可以說(shuō)，自然語(yǔ)言處理就是要計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言，自然語(yǔ)言處理機(jī)制涉及兩個(gè)流程，包括自然語(yǔ)言理解和自然語(yǔ)言生成。自然語(yǔ)言理解是指計(jì)算機(jī)能夠理解自然語(yǔ)言文本的意義，自然語(yǔ)言生成則是指能以自然語(yǔ)言文本來(lái)表達(dá)給定的意圖。自然語(yǔ)言的理解和分析是一個(gè)層次化的過(guò)程，許多語(yǔ)言學(xué)家把這一過(guò)程分為五個(gè)層次，可以更好地體現(xiàn)語(yǔ)言本身的構(gòu)成，五個(gè)層次分別是語(yǔ)音分析、詞法分析、句法分析、語(yǔ)義分析和語(yǔ)用分析。

語(yǔ)音分析是要根據(jù)音位規(guī)則，從語(yǔ)音流中區(qū)分出一個(gè)個(gè)獨(dú)立的音素，再根據(jù)音位形態(tài)規(guī)則找出音節(jié)及其對(duì)應(yīng)的詞素或詞。

詞法分析是找出詞匯的各個(gè)詞素，從中獲得語(yǔ)言學(xué)的信息。

句法分析是對(duì)句子和短語(yǔ)的結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，目的是要找出詞、短語(yǔ)等的相互關(guān)系以及各自在句中的作用。

語(yǔ)義分析是指運(yùn)用各種機(jī)器學(xué)習(xí)方法，學(xué)習(xí)與理解一段文本所表示的語(yǔ)義內(nèi)容。 語(yǔ)義分析是一個(gè)非常廣的概念。

語(yǔ)用分析是研究語(yǔ)言所存在的外界環(huán)境對(duì)語(yǔ)言使用者所產(chǎn)生的影響。

基礎(chǔ)技術(shù)

基礎(chǔ)技術(shù)包括詞法分析、句法分析、語(yǔ)義分析等。

詞法分析（lexical analysis）

詞法分析包括漢語(yǔ)分詞（word segmentation 或 tokenization）和詞性標(biāo)注（part-of-speech tag）等。

漢語(yǔ)分詞：處理漢語(yǔ)（英文自帶分詞）首要工作就是要將輸入的字串切分為單獨(dú)的詞語(yǔ)，這一步驟稱(chēng)為分詞。

詞性標(biāo)注：詞性標(biāo)注的目的是為每一個(gè)詞賦予一個(gè)類(lèi)別，這個(gè)類(lèi)別稱(chēng)為詞性標(biāo)記。比如，名詞（noun）、動(dòng)詞（verb）等。

句法分析（syntactic parsing）

句法分析是對(duì)輸入的文本句子進(jìn)行分析得到句子的句法結(jié)構(gòu)的處理過(guò)程。最常見(jiàn)的句法分析任務(wù)有下列幾種：

短語(yǔ)結(jié)構(gòu)句法分析（phrase-structure syntactic parsing）：該任務(wù)也被稱(chēng)作成分句法分析（constituent syntactic parsing），作用是識(shí)別出句子中的短語(yǔ)結(jié)構(gòu)以及短語(yǔ)之間的層次句法關(guān)系。

依存句法分析（dependency syntactic parsing）：作用是識(shí)別句子中詞匯與詞匯之間的相互依存關(guān)系。

深層文法句法分析：即利用深層文法，例如詞匯化樹(shù)鄰接文法（Lexicalized Tree Adjoining Grammar，LTAG、詞匯功能文法（Lexical Functional Grammar，LFG）、組合范疇文法（Combinatory Categorial Grammar，CCG）等，對(duì)句子進(jìn)行深層的句法以及語(yǔ)義分析。

語(yǔ)義分析（Semantic Analysis）

語(yǔ)義分析的最終目的是理解句子表達(dá)的真實(shí)語(yǔ)義。但是，語(yǔ)義應(yīng)該采用什么表示形式一直困擾著研究者們，至今這個(gè)問(wèn)題也沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的答案。語(yǔ)義角色標(biāo)注（semantic role labeling）是目前比較成熟的淺層語(yǔ)義分析技術(shù)。

總而言之，自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)通常采用級(jí)聯(lián)的方式，即分詞、詞性標(biāo)注、句法分析、語(yǔ)義分析分別訓(xùn)練模型。在使用過(guò)程中，給定輸入句子，逐一使用各個(gè)模塊進(jìn)行分析，最終得到所有結(jié)果。

近年來(lái)，研究者們提出了很多有效的聯(lián)合模型，將多個(gè)任務(wù)聯(lián)合學(xué)習(xí)和解碼，如分詞詞性聯(lián)合、詞性句法聯(lián)合、分詞詞性句法聯(lián)合、句法語(yǔ)義聯(lián)合等，取得了不錯(cuò)的效果。

應(yīng)用技術(shù)

另一方面是自然語(yǔ)言處理的應(yīng)用技術(shù)，這些任務(wù)往往會(huì)依賴基礎(chǔ)技術(shù)，包括文本聚類(lèi)（Text Clustering）、文本分類(lèi)（Text Classification）、文本摘要（Text abstract）、情感分析（sentiment analysis）、自動(dòng)問(wèn)答（Question Answering，QA）、機(jī)器翻譯（machine translation， MT）、信息抽?。↖nformation Extraction）、信息推薦（Information Recommendation）、信息檢索（Information Retrieval，IR）等。

因?yàn)槊恳粋€(gè)任務(wù)都涉及的東西很多，因此在這里我簡(jiǎn)單總結(jié)介紹一下這些任務(wù)，等以后有時(shí)間（隨著我的學(xué)習(xí)深入），再分專(zhuān)題詳細(xì)總結(jié)各種技術(shù)。

文本分類(lèi)：文本分類(lèi)任務(wù)是根據(jù)給定文檔的內(nèi)容或主題，自動(dòng)分配預(yù)先定義的類(lèi)別標(biāo)簽。包括單標(biāo)簽分類(lèi)和多標(biāo)簽文本分類(lèi)，。

文本聚類(lèi)：任務(wù)則是根據(jù)文檔之間的內(nèi)容或主題相似度，將文檔集合劃分成若干個(gè)子集，每個(gè)子集內(nèi)部的文檔相似度較高，而子集之間的相似度較低。

文本摘要：文本摘要任務(wù)是指通過(guò)對(duì)原文本進(jìn)行壓縮、提煉，為用戶提供簡(jiǎn)明扼要的文字描述。

情感分析：情感分析任務(wù)是指利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)對(duì)文本數(shù)據(jù)的觀點(diǎn)、情感、態(tài)度、情緒等的分析挖掘。

自動(dòng)問(wèn)答：自動(dòng)問(wèn)答是指利用計(jì)算機(jī)自動(dòng)回答用戶所提出的問(wèn)題以滿足用戶知識(shí)需求的任務(wù)。

機(jī)器翻譯：機(jī)器翻譯是指利用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)從一種自然語(yǔ)言到另外一種自然語(yǔ)言的自動(dòng)翻譯。被翻譯的語(yǔ)言稱(chēng)為源語(yǔ)言（source language）， 翻譯到的語(yǔ)言稱(chēng)作目標(biāo)語(yǔ)言（target language）。

信息抽?。盒畔⒊槿∈侵笍姆墙Y(jié)構(gòu)化/半結(jié)構(gòu)化文本（如網(wǎng)頁(yè)、新聞、論文文獻(xiàn)、微博等）中提取指定類(lèi)型的信息（如實(shí)體、屬性、關(guān)系、事件、商品記錄等），并通過(guò)信息歸并、冗余消除和沖突消解等手段將非結(jié)構(gòu)化文本轉(zhuǎn)換為結(jié)構(gòu)化信息的一項(xiàng)綜合技術(shù)。

信息推薦：信息推薦據(jù)用戶的習(xí)慣、 偏好或興趣， 從不斷到來(lái)的大規(guī)模信息中識(shí)別滿足用戶興趣的信息的過(guò)程。

信息檢索：信息檢索是指將信息按一定的方式加以組織，并通過(guò)信息查找滿足用戶的信息需求的過(guò)程和技術(shù)。