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[自然语言处理] [报告]自然语言处理研究报告

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发表于 2018-7-29 16:02:46 |显示全部楼层
自然语言处理是现代技术最重要的组成部分之一,而最近清华大学和中国工程院知识智能联合实验室发布一份非常全面的 NLP 报告。该报告从 NLP 的概念介绍、研究与应用情况、专家学者概要以及发展趋势这 5 个方向纵览了这一领域的当下与未来,机器之心简要介绍了该报的概要信息,但读者可以从这些方面纵览 NLP 的发展面貌,完整内容请下载查看原报告。

概述篇:自然语言处理概念 / 发展历程 / 处理现状/ 业界发展
技术篇:自然语言处理基础技术 / 应用技术
人才篇: 国外实验室及人才介绍 / 国内实验室及人才介绍
应用篇:自然语言处理在各个领域的应用
趋势篇:自然语言处理全局热点


1 概述篇
1.1 自然语言处理概念
自然语言是指汉语、英语、法语等人们日常使用的语言,是自然而然的随着人类社会发展演变而来的语言,而不是人造的语言,它是人类学习生活的重要工具。概括说来,自然语言是指人类社会约定俗成的,区别于人工语言,如程序设计的语言。在整个人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机应用而言,据统计,用于数学计算的仅占10%,用于过程控制的不到5%,其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。

处理包含理解、转化、生成等过程。自然语言处理,是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理,即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。实现人机间的信息交流,是人工智能界、计算机科学和语言学界所共同关注的重要问题。自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。可以说,自然语言处理就是要计算机理解自然语言,自然语言处理机制涉及两个流程,包括自然语言理解和自然语言生成。自然语言理解是指计算机能够理解自然语言文本的意义,自然语言生成则是指能以自然语言文本来表达给定的意图。

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图 自然语言理解层次


自然语言的理解和分析是一个层次化的过程,许多语言学家把这一过程分为五个层次,可以更好地体现语言本身的构成,五个层次分别是语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用分析。
语音分析是要根据音位规则,从语音流中区分出一个个独立的音素,再根据音位形态规则找出音节及其对应的词素或词。
词法分析是找出词汇的各个词素,从中获得语言学的信息。
句法分析是对句子和短语的结构进行分析,目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用。
语义分析是找出词义、结构意义及其结合意义,从而确定语言所表达的真正含义或概念。
语用分析是研究语言所存在的外界环境对语言使用者所产生的影响。

在人工智能领域或者是语音信息处理领域中,学者们普遍认为采用图灵试验可以判断计算机是否理解了某种自然语言,具体的判别标准有以下几条:
第一, 问答,机器人能正确回答输入文本中的有关问题;
第二, 文摘生成,机器有能力生成输入文本的摘要;
第三, 释义,机器能用不同的词语和句型来复述其输入的文本;
第四, 翻译,机器具有把一种语言翻译成另一种语言的能力。

1.2自然语言处理发展历史
自然语言处理是包括了计算机科学、语言学心理认知学等一系列学科的一门交叉学科,这些学科性质不同但又彼此相互交叉。因此,梳理自然语言处理的发展历程对于我们更好地了解自然语言处理这一学科有着重要的意义。

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1950年图灵提出了著名的“图灵测试”,这一般被认为是自然语言处理思想的开端,20世纪50年代到70年代自然语言处理主要采用基于规则的方法,研究人员们认为自然语言处理的过程和人类学习认知一门语言的过程是类似的,所以大量的研究员基于这个观点来进行研究,这时的自然语言处理停留在理性主义思潮阶段,以基于规则的方法为代表。但是基于规则的方法具有不可避免的缺点,首先规则不可能覆盖所有语句,其次这种方法对开发者的要求极高,开发者不仅要精通计算机还要精通语言学,因此,这一阶段虽然解决了一些简单的问题,但是无法从根本上将自然语言理解实用化。

70年代以后随着互联网的高速发展,丰富的语料库成为现实以及硬件不断更新完善,自然语言处理思潮由理性主义向经验主义过渡,基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法。贾里尼克和他领导的IBM华生实验室是推动这一转变的关键,他们采用基于统计的方法,将当时的语音识别率从70%提升到90%。在这一阶段,自然语言处理基于数学模型和统计的方法取得了实质性的突破,从实验室走向实际应用。

从2008年到现在,在图像识别和语音识别领域的成果激励下,人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究,由最初的词向量到2013年word2vec,将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮,并在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功。深度学习是一个多层的神经网络,从输入层开始经过逐层非线性的变化得到输出。从输入到输出做端到端的训练。把输入到输出对的数据准备好,设计并训练一个神经网络,即可执行预想的任务。RNN已经是自然语言护理最常用的方法之一,GRU、LSTM等模型相继引发了一轮又一轮的热潮。

1.3我国自然语言处理现状
20世纪90年代以来,中国自然语言处理研究进入了高速发展期,一系列系统开始了大规模的商品化进程,自然语言处理在研究内容和应用领域上不断创新。

目前自然语言处理的研究可以分为基础性研究和应用性研究两部分,语音和文本是两类研究的重点。基础性研究主要涉及语言学、数学、计算机学科等领域,相对应的技术有消除歧义、语法形式化等。应用性研究则主要集中在一些应用自然语言处理的领域,例如信息检索、文本分类、机器翻译等。由于我国基础理论即机器翻译的研究起步较早,且基础理论研究是任何应用的理论基础,所以语法、句法、语义分析等基础性研究历来是研究的重点,而且随着互联网网络技术的发展,智能检索类研究近年来也逐渐升温。

从研究周期来看,除语言资源库建设以外,自然语言处理技术的开发周期普遍较短,基本为1-3年,由于涉及到自然语言文本的采集、存储、检索、统计等,语言资源库的建设较为困难,搭建周期较长,一般在10年左右,例如北京大学计算语言所完成的《现代汉语语法信息词典》以及《人民日报》的标注语料库,都经历了10年左右的时间才研制成功。

自然语言处理的快速发展离不开国家的支持,这些支持包括各种扶持政策和资金资助。国家的资金资助包括国家自然科学基金、社会科学基金、863项目、973项目等,其中国家自然科学基金是国家投入资金最多、资助项目最多的一项。国家自然科学基金在基础理论研究方面的投入较大,对中文的词汇、巨大、篇章分析方面的研究都给予了资助,同时在技术方面也给予了大力支持,例如机器翻译、信息检索、自动文摘等。除了国家的资金资助外,一些企业也进行了资助,但是企业资助项目一般集中在应用领域,针对性强,往往这些项目开发周期较短,更容易推向市场,实现由理论成果向产品的转化。
1.4自然语言处理业界发展

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鸣谢:36kr;清华大学和中国工程院知识智能联合实验室;

报告下载: nlp.pdf (3.95 MB, 下载次数: 0)

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