浅谈自然语言处理（NLP）和自然语言理解（NLU）

喜欢ヅ旅行 2022-05-19 09:59 338阅读 0赞

### 自然语言处理主要步骤包括： ###

1. 分词（只针对中文，英文等西方字母语言已经用空格做好分词了）：将文章按词组分开  
        2. 词法分析：对于英文，有词头、词根、词尾的拆分，名词、动词、形容词、副词、介词的定性，多种词意的选择。比如DIAMOND，有菱形、棒球场、钻石3个含义，要根据应用选择正确的意思。  
        3. 语法分析：通过语法树或其他算法，分析主语、谓语、宾语、定语、状语、补语等句子元素。  
        4. 语义分析：通过选择词的正确含义，在正确句法的指导下，将句子的正确含义表达出来。方法主要有语义文法、格文法。  
        但是以上的分析，仅适用于小规模的实验室研究，远不能应用到实际语言环境中，比如说语法，我们能总结出的语法是有限的，可是日常应用的句子，绝大部分是不遵守语法的，如果让语法包罗所有可能的应用，会出现爆炸的景象。

### 自然语言处理的应用方向主要有： ###

1. 文本分类和聚类：主要是将文本按照关键字词做出统计，建造一个索引库，这样当有关键字词查询时，可以根据索引库快速地找到需要的内容。此方向是搜索引擎的基础，在早期的搜索引擎，比如北大开发的“天问系统”，采用这种先搜集资料、在后台做索引、在前台提供搜索查询服务。目前GOOGLE，百度的搜索引擎仍旧类似，但是采用了自动“蜘蛛”去采集网络上的信息，自动分类并做索引，然后再提供给用户。我曾经在我的文章中做过测试，当文章中有“十八禁”这样的字眼时，点击次数是我其他文章点击次数的几十倍，说明搜索引擎将“十八禁”这个词列为热门索引，一旦有一个“蜘蛛”发现这个词，其他“蜘蛛”也会爬过来。  
       2. 信息检索和过滤：这是网络瞬时检查的应用范畴，主要为网警服务，在大流量的信息中寻找关键词，找到了就要做一些其他的判断，比如报警。  
        3. 信息抽取：（抄书）信息抽取研究旨在为人们提供更有力的信息获取工具，以应对信息爆炸带来的严重挑战。与信息检索不同，信息抽取直接从自然语言文本中抽取事实信息。过去十多年来，信息抽取逐步发展成为自然语言处理领域的一个重要分支，其独特的发展轨迹——通过系统化、大规模地定量评测推动研究向前发展，以及某些成功启示，如部分分析技术的有效性、快速自然语言处理系统开发的必要性，都极大地推动了自然语言处理研究的发展，促进了自然语言处理研究与应用的紧密结合。回顾信息抽取研究的历史，总结信息抽取研究的现状，将有助于这方面研究工作向前发展。  
        4. 问答系统：目前仍局限于80年代的专家系统，就是按照LISP语言的天然特性，做逻辑递归。LISP语言是括号式的语言，比如A=（B，C，D），A=（B，E，F），提问：已知B，C，能得到什么样的结论？结论是A，D；若提问改为已知B，结论则是C，D，A或E，F，A。比如一个医疗用的专家系统，你若询问“感冒”的治疗方法，系统可能给出多种原因带来的感冒极其治疗方法，你若询问“病毒性感冒”的治疗方法，则系统会给出比较单一的、明确的治疗方法。你有没有用过AUTOCAD系统，这个就是建立在LISP语言上的括号系统，在用的时候会出现上述情况。  
        5. 拼音汉字转换系统：这应该是中文输入法应用范畴的东西，再多的东西我就没想过。  
        6. 机器翻译：当前最热门的应用方向，这方面的文章最多。国际上已经有比较好的应用系统，美国有个AIC公司推出过著名的实时翻译系统，欧共体的SYSTRAN系统可以将英、法、德、西、意、葡六种语言实时对译，美、日、德联合开发的自动语音翻译系统，成功进行了10多分钟对话。我国军事科学院、中科院也开发过此类系统。但是这里边的问题也很多，最主要的是“满篇洋文难不住，满篇译文看不懂”，就是脱离了人类智慧的机器翻译，总会搞出让人无法理解的翻译，比如多意词选择哪个意思合适、怎么组织出通顺的语句，等等。所以目前微软、GOOGLE的新趋势是：翻译+记忆，类似机器学习，将大量以往正确的翻译存储下来，通过检索，如果碰到类似的翻译要求，将以往正确的翻译结果拿出来用。GOOGLE宣称今后几年就可以推出商业化的网页翻译系统。  
        7. 新信息检测：这个我不知道，没思路。

以上已经回答了自然语言发展方向的问题。我认为机器翻译是最有前途的方向，其难点在于机器翻译还不具备人类智能，虽然翻译已经达到90%以上的正确程度，然而还是不能象人类翻译那样，可以准确表达。为什么存在这样的难点？关键是自然语言处理做不到人类对自然语言的理解，“处理”和“理解”是天差地别的两个概念。“处理”好比控制眼睛、耳朵、舌头的神经，他们将接收的信息转化成大脑可以理解的内部信息，或者反过来，他们的功能就是这么多。而“理解”则是大脑皮层负责语言理解那部分，多少亿的脑细胞共同完成的功能。一个人因为其自身家庭背景、受教育程度、接触现实中长期形成的条件反射刺激、特殊的强列刺激、当时的心理状况，这么多的因素都会影响和改变“理解”的功能，比如我说“一个靓女开着BMW跑车”，有人心里会想这是二奶吧？有人心里会仇视她，联想到她会撞了人白撞；做汽车买卖的人则会去估量这部车的价值；爱攀比的人也许会想，我什么时候才能开上BWM？所以“理解”是更加深奥的东西，涉及更多神经学、心理学、逻辑学领域。

还有上下文理解问题，比如这句：“我们90平方米以后会占的分量越来越大，那么这样他的价格本身比高档低很多，所以对于整体把这个价格水平给压下来了，这个确实非常好的。” 你能理解么？估计很难或者理解出多种意思，但是我把前文写出来：“去年国家九部委联合发布了《建设部等部门关于调整住房供应结构稳定住房价格意见的通知》，对90平方米以下住房须占总面积的70%以上作出了硬性规定，深圳市经过一年的调控，目前已做到每个项目的75%都是90平方米以内。深圳市国土资源和房产管理局官员说”看了后面的你才能知道是根据国家的通知，深圳做了相应的调整。

### 自然语言理解 ###

#### 1. 语义表示 ####

自然语言理解的结果，就是要获得一个语义表示（semantic representation）：

![这里写图片描述][70]

语义表示主要有三种方式：

1. 分布语义，Distributional semantics  
       2. 框架语义，Frame semantics  
       3. 模型论语义，Model-theoretic semantics

##### 1.1 分布语义表示（Distributional semantics） #####

说distributional semantics大家比较陌生，但如果说word2vec估计大家都很熟悉，word2vec的vector就是一种distributional semantics。distributional semantics就是把语义表示成一个向量，它的理论基础来自于Harris的分布假设：语义相似的词出现在相似的语境中（Semantically similar words occur in similar contexts）。具体的计算方法有多种，比如LSA（Latent Semantic Analysis）、LDA（Latent Dirichlet Allocation）及各种神经网络模型（如LSTM）等。

这种方法的优点在于，它完全是数据驱动的方法，并且能够很好的表示语义，但一个很大的缺点在于，它的表示结果是一个整体，没有进一步的子结构。

##### 1.2 框架语义表示（Frame semantics） #####

顾名思义，这种方法把语义用一个frame表示出来，比如我们一开始举得例子：“订一张明天北京去杭州的机票，国航头等舱”，表示如下：

![这里写图片描述][70 1]

在计算方法上，典型的比如语义角色标注（Semantic Role Labeling），具体可以分为两个步骤：frame identification和argument identification，frame identification用于确定frame的类型，argument identification用于计算各个属性的具体值。这种方法和distributional semantics相比，能够表达丰富的结构。

##### 1.3 模型论语义表示（Model-theoretic semantics） #####

模型轮语义表示的典型框架是把自然语言映射成逻辑表达式（logic form）。比如对于下图中的“中国面积最大的省份是哪个？”,将其表示成逻辑表达式就是图中红色字体部分，进一步那这个逻辑表达式去知识库中查询，就得到了答案。在计算方法上，典型的就是构建一个semantic parser。

![这里写图片描述][70 2]

模型论语义表示是对世界知识的完整表示，比前两种方法表达的语义更加完整，但是缺点是semantic parser的构建比较困难，这大大限制了该方法的应用。

##### 1.4 目前采用的语义表示 #####

目前常用的是frame semantics表示的一种变形：采用领域（domain）、意图（intent）和属性槽（slots）来表示语义结果。  
       其中，领域是指同一类型的数据或者资源，以及围绕这些数据或资源提供的服务，比如“餐厅”，“酒店”，“飞机票”、“火车票”、“电话黄页”等；意图是指对于领域数据的操作，一般以动宾短语来命名，比如飞机票领域中，有“购票”、“退票”等意图；属性槽用来存放领域的属性，比如飞机票领域有“时间”“出发地”“目的地”等；  
       对于飞机票领域，我们的语义表示结构如下图所示：

![这里写图片描述][70 3]

进一步，我们对于世界的语义描述（又称为domain ontology）如下：

![这里写图片描述][70 4]

#### 2. 自然语言理解技术难点 ####

在确定了自然语言理解的语义表示方法后，我们把技术方案抽象为如下两步：  
![这里写图片描述][70 5]

这和前文提到的语义角色标注把过程分为frame identification和argument identification类似，领域分类和意图分类对应frame identification，属性抽取对应argument identification。无论对于分类还是对于抽取来说，都需要有外部知识的支持。在实现的过程中，我们面临着如下的困难：

（1）如何构建知识库  
       “总参”除了表示总参谋部外，还是南京一家很火的火锅店；“中华冷面”除了是一种面条，还是一首歌名；“王菲的红豆”是指王菲唱的红豆这首歌，但如果说“韩红的红豆”就不对了，因为韩红没有唱过红豆这首歌。要想把这些知识都理解对，就需要一个庞大的知识库，这个知识库中的实体词数以千万计，怎么挖掘，怎么清洗噪音，都是很大的挑战。

（2）如何理解用户语句的意图  
       “东三环堵吗”这句话意图是查询路况，“下水道堵吗”就不是查路况了；“今天的天气”是想问天气状况，“今天的天气不错”则无此意；“附近哪儿可以喝咖啡”是想找咖啡馆，但“牛皮癣能喝咖啡吗”就是一个知识问答了。类似上述的例子举不胜举，更别说语言理解还受时间、位置、设备、语境等等问题的影响。

（3）如何构建可扩展的算法框架  
       现实世界包含众多的领域，而我们不可能一次性的把所有领域都定义清楚并且实现之，那我们就需要一个可扩展的算法框架，每当修改或者新增某个领域的时候，不会对其他领域造成干扰。

（4）如何构建数据驱动的计算流程  
       大数据时代，如果一个算法或者流程不是数据驱动的，不是随着数据的增加而自动提升效果，那这个算法框架就没有持续的生命力。

（5）如何融入上下文知识  
       在对话场景中，每句话都有对话上下文，同样的句子在不同的上下文中理解结果是不一样的，比如如下的例子，同样的一句话“今天天气好吗”在左侧图中属于天气领域，而在右侧图中则属于音乐领域。

![这里写图片描述][70 6]

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