天然語(yǔ)言處理(英文NaturallanguageProcessing，簡(jiǎn)稱(chēng)NLP)是人工智能(英文Artificialintelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI)領(lǐng)域的重要研究課題，被稱(chēng)為人工智能技術(shù)的掌上明珠，人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)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(guó)際知名學(xué)者周海中先生指出:自然語(yǔ)言處理是一個(gè)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(jià)值。目前，NLP已經(jīng)成為推動(dòng)科學(xué)技術(shù)發(fā)展的強(qiáng)大動(dòng)力，成為世界各國(guó)綜合國(guó)力競(jìng)爭(zhēng)的焦點(diǎn)。

NLP主要研究各種理論和方法，可以實(shí)現(xiàn)人與計(jì)算機(jī)之間用自然語(yǔ)言進(jìn)行有效的通信。使用自然語(yǔ)言與計(jì)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(yǔ)言通信意味著計(jì)算機(jī)不僅可以理解自然語(yǔ)言文本的含義，還可以用自然語(yǔ)言文本表達(dá)給定的意圖和思想。前者稱(chēng)為自然語(yǔ)言理解(英語(yǔ)NaturallanguageUnderstanding，簡(jiǎn)稱(chēng)NLU)，后者稱(chēng)為自然語(yǔ)言生成(英語(yǔ)NaturallanguageGeration，簡(jiǎn)稱(chēng)NLG)。所以NLP一般包括NLU和NLG；因?yàn)樘幚碜匀徽Z(yǔ)言的關(guān)鍵是讓計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言，所以一般把NLU視為NLP，也叫計(jì)算語(yǔ)言學(xué)。

NLP是一門(mén)集語(yǔ)言學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。所以這個(gè)領(lǐng)域的研究會(huì)涉及到自然語(yǔ)言，也就是人們?nèi)粘Ｊ褂玫恼Z(yǔ)言，所以它和語(yǔ)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(yǔ)言，而是開(kāi)發(fā)一個(gè)能有效實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言通信的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)，尤其是軟件系統(tǒng)。所以是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一部分?？梢哉f(shuō)，NLP是計(jì)算機(jī)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、人工智能等關(guān)注計(jì)算機(jī)和人類(lèi)語(yǔ)言相互作用的領(lǐng)域。目前，人們對(duì)人工智能的需求已經(jīng)從計(jì)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(méi)有成功的NLP，就沒(méi)有真正的認(rèn)知智能。

因?yàn)槿斯ぶ悄馨ǜ兄悄?如圖像識(shí)別、語(yǔ)言識(shí)別和手勢(shì)識(shí)別等)和認(rèn)知智能(主要是語(yǔ)言理解知識(shí)和推理)，語(yǔ)言在認(rèn)知智能中扮演著重要角色。假如能夠解決語(yǔ)言問(wèn)題，人工智能最困難的部分也將基本解決。美國(guó)微軟公司創(chuàng)始人比爾·蓋茨先生曾說(shuō)過(guò)，語(yǔ)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(kāi)演講中說(shuō)：了解語(yǔ)言的人得天下…下一個(gè)十年，人工智能的突破在于對(duì)自然語(yǔ)言的理解…人工智能對(duì)人類(lèi)影響最大的是自然語(yǔ)言。因?yàn)榱私庾匀徽Z(yǔ)言需要對(duì)外部世界的廣泛知識(shí)和應(yīng)用操作這些知識(shí)的能力，NLP也被認(rèn)為是解決AI完整(AI-complete)的核心問(wèn)題之一。NLP現(xiàn)在是AI領(lǐng)域的一個(gè)重要研究課題，對(duì)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(yǔ)言理解、推理、回答問(wèn)題、分析、解決問(wèn)題、寫(xiě)作、對(duì)話等等。再加上感知智能的提高，聲音、圖像、文字的識(shí)別和生成，以及多模態(tài)文字、圖交叉的能力，通過(guò)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(dòng)許多人類(lèi)的應(yīng)用，包括搜索引擎、智能客戶(hù)服務(wù)，包括教育、財(cái)政、電子商務(wù)等各個(gè)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。

NLPNLP研究是機(jī)器翻譯。1949年，美國(guó)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(jì)方案。20世紀(jì)60年代，許多科學(xué)家對(duì)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(yǔ)言的復(fù)雜性，語(yǔ)言處理的理論和技術(shù)不成熟，所以進(jìn)展不大。當(dāng)時(shí)的主要做法是存儲(chǔ)兩種語(yǔ)言的單詞和短語(yǔ)對(duì)應(yīng)翻譯的大辭典，翻譯時(shí)一一對(duì)應(yīng)，技術(shù)上只是調(diào)整同一種語(yǔ)言的順序。然而，日常生活中語(yǔ)言的翻譯遠(yuǎn)不是那么簡(jiǎn)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(kāi)始，NLP領(lǐng)域發(fā)生了巨大的變化。這種變化有兩個(gè)明顯的特點(diǎn):(1)對(duì)于系統(tǒng)的輸入，要求開(kāi)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(kāi)發(fā)出來(lái)的系統(tǒng)才有真正的實(shí)用價(jià)值。(2)對(duì)于系統(tǒng)的輸出，鑒于對(duì)自然語(yǔ)言的真實(shí)理解非常困難，對(duì)于系統(tǒng)來(lái)說(shuō)，不需要對(duì)自然語(yǔ)言文本有深入的理解，但要從中提取有用的信息。同時(shí)，由于強(qiáng)調(diào)大規(guī)模和真實(shí)文本，以下兩個(gè)基礎(chǔ)工作也得到了重視和加強(qiáng):(1)大規(guī)模真實(shí)語(yǔ)料庫(kù)的開(kāi)發(fā)。經(jīng)過(guò)大規(guī)模不同深度加工的真實(shí)文本的語(yǔ)料庫(kù)是研究自然語(yǔ)言統(tǒng)計(jì)性質(zhì)的基礎(chǔ)；如果沒(méi)有這樣的語(yǔ)料庫(kù)，統(tǒng)計(jì)方法只能是無(wú)源之水。(2)大規(guī)模、信息豐富的詞典搭配，甚至包含數(shù)萬(wàn)字典的數(shù)十幾十萬(wàn)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(gè)特點(diǎn)，它的發(fā)展直接推動(dòng)了計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢索技術(shù)的出現(xiàn)和興起。事實(shí)上，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于大量計(jì)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(lái)越出色。NLP之所以能度過(guò)寒冬，再一次發(fā)展，也是因?yàn)橛?jì)算機(jī)科學(xué)和統(tǒng)計(jì)科學(xué)的不斷結(jié)合，使人類(lèi)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(duì)自然語(yǔ)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(wèn)題主要有兩個(gè)方面:一方面，迄今為止的語(yǔ)法僅限于分析孤立的句子，上下文關(guān)系和對(duì)話環(huán)境對(duì)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(chǎng)合或不同人說(shuō)出的不同意思沒(méi)有明確的規(guī)律可循，需要加強(qiáng)語(yǔ)義學(xué)和語(yǔ)用學(xué)的研究才能逐步解決。另一方面，人們理解一個(gè)句子不僅僅是語(yǔ)法，還使用了大量的相關(guān)知識(shí)，包括生活知識(shí)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，這些知識(shí)不能全部?jī)?chǔ)存在計(jì)算機(jī)中。因此，書(shū)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(jì)算機(jī)的儲(chǔ)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(yǔ)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(chǎng)景最多的發(fā)展方向。事實(shí)上，自進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代以來(lái)，各大平臺(tái)從未停止過(guò)對(duì)用戶(hù)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(jì)詞頻是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須對(duì)用戶(hù)數(shù)據(jù)(尤其是演講、評(píng)論等)進(jìn)行語(yǔ)義理解。)。此外，利用離線大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)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(lèi)企業(yè)和開(kāi)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(lè)等行業(yè)的客戶(hù)。它可以幫助用戶(hù)建立智能產(chǎn)品，如內(nèi)容搜索、內(nèi)容推薦、輿情識(shí)別和分析、文本結(jié)構(gòu)化、對(duì)話機(jī)器人等。它還可以通過(guò)合作定制個(gè)性化解決方案。由于了解自然語(yǔ)言，需要外部世界的廣泛知識(shí)和應(yīng)用操作知識(shí)的能力，因此NLP也被視為解決強(qiáng)大人工智能的核心問(wèn)題之一，其未來(lái)一般與人工智能發(fā)展密切結(jié)合，尤其是設(shè)計(jì)模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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