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自然語言處理技術(shù)的現(xiàn)狀和未來。

隨著智能語音助手、聊天機(jī)器人（Chatbot）等產(chǎn)品逐漸成熟，出現(xiàn)在普通用戶的眼前，其中的一些核心技術(shù)也正變得越來越重要、越來越受到大家的關(guān)注。自然語言處理技術(shù)（Nature Language Processing，簡(jiǎn)稱 NLP）就是其中之一。

近日，微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)周明博士就自然語言處理技術(shù)的概況、最新進(jìn)展及未來發(fā)展方向?qū)ν饨缱隽艘淮畏窒?，極客公園也借機(jī)與周明博士進(jìn)行了交流，下面，我們就把其中的內(nèi)容介紹給大家，通過這場(chǎng)分享，或許我們能對(duì)自然語言處理這項(xiàng)技術(shù)有更全面的理解。

概述：人工智能技術(shù)整體的發(fā)展?fàn)顩r

人工智能經(jīng)過 61 年的發(fā)展，起起伏伏，曾經(jīng)歷過兩次冬天，隨著云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)三大要素的交織下，人工智能又迎來了一個(gè)新的春天。而這次人工智能春天的特點(diǎn)有以下三點(diǎn)：

第一，數(shù)據(jù)比以前大了很多倍。以前做人工智能基本上是請(qǐng)一些專家錄入數(shù)據(jù)寫一些簡(jiǎn)單的規(guī)則，現(xiàn)在都海量的數(shù)據(jù)，包括互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。

第二，計(jì)算的能力大大發(fā)展。以云計(jì)算為代表的計(jì)算能力使人們?cè)谟?xùn)練或?qū)嵤r(shí)不用再擔(dān)心。以前的 PC 機(jī)能非常有限。

第三，所謂的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、端對(duì)端的訓(xùn)練。你需要做的就是掌握并整理標(biāo)注的數(shù)據(jù)，放到深度學(xué)習(xí)框架里面，它自動(dòng)學(xué)習(xí)，自動(dòng)抽取課程完成你所需要完成的任務(wù)。這使得機(jī)器學(xué)習(xí)的門檻大幅度下降，人工智能可以走向平民化，很多領(lǐng)域都可以用人工智能實(shí)現(xiàn)。

此外，還有重要的一點(diǎn)，就是落地的場(chǎng)景，這是過去兩次浪潮都沒有的。過去都是套用系統(tǒng)，做一些小游戲、小玩具，比如做一個(gè)小問答系統(tǒng)。而現(xiàn)在的人工智能是有實(shí)實(shí)在在的應(yīng)用場(chǎng)景，比如說現(xiàn)在億萬網(wǎng)民都在使用的搜索引擎背后就有很多人工智能的系統(tǒng)；自動(dòng)駕駛汽車從感知到認(rèn)知都用到了很多人工智能技術(shù)。

微軟亞洲研究院副院長(zhǎng)周明博士

這個(gè)場(chǎng)景有什么好處呢？一開始技術(shù)是有限的，能力是有問題的，隨著越來越多人將其作為剛需使用，自然而然提供了海量的反饋，整個(gè)系統(tǒng)就可以不斷提升。比如說搜索引擎，網(wǎng)民使用搜索引擎實(shí)際上也在幫助搜索引擎訓(xùn)練。

自然語言處理技術(shù)的概況

人工智能是用電腦來模擬和實(shí)現(xiàn)人類的智能，而人類的智能大概分如下幾個(gè)層次：運(yùn)算智能、感知智能、認(rèn)知智能以及最高一層的創(chuàng)造智能。其中，自然語言處理技術(shù)主要屬于第三層認(rèn)知智能這一部分。

自然語言處理是體現(xiàn)語言智能重要的技術(shù)，它是人工智能一個(gè)重要的分支，能幫助機(jī)器分析、理解或者生成自然語言，實(shí)現(xiàn)人與機(jī)器的自然交流，同時(shí)也幫助人與人之間的交流。

自然語言處理包括以下幾方面內(nèi)容：

第一是 NLP 的基礎(chǔ)技術(shù)，圍繞不同層次的自然語言處理，比如說分詞、詞性標(biāo)注、語義分析做一些加工。后面做任何其他新的技術(shù)或者應(yīng)用都必須要用到基礎(chǔ)技術(shù)。

中間這塊是 NLP 核心技術(shù)，包括詞匯、短語、句子、篇章的表示，大家所說的 Word Embedding 就是在研究不同的語言單位的表示方法。它也包括機(jī)器翻譯、提問和回答、信息檢索、信息抽取、聊天和對(duì)話、知識(shí)工程、語言生成、推薦系統(tǒng)。

最后是「NLP+」，仿照「人工智能+」或「互聯(lián)網(wǎng)+」的概念，實(shí)際上就是把自然語言處理技術(shù)深入到各個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)和垂直領(lǐng)域中。比較有名的是搜索引擎、智能客服、商業(yè)智能和語音助手，還有更多在垂直領(lǐng)域——法律、醫(yī)療、教育等各個(gè)方面的應(yīng)用。

從四個(gè)方面介紹 NLP 的進(jìn)展

首先介紹機(jī)器翻譯的進(jìn)展

微軟這兩年在機(jī)器翻譯上有了新的長(zhǎng)足的進(jìn)步，首先是在語音翻譯上全面采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯，并拓展了新的翻譯功能，叫做 Microsoft Translator Live Feature（現(xiàn)場(chǎng)翻譯功能），在演講和開會(huì)時(shí)，實(shí)時(shí)自動(dòng)在手機(jī)端或桌面端，把演講者的話翻譯成多種語言。

這張圖概括了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯，簡(jiǎn)要的說，就是對(duì)源語言的句子進(jìn)行編碼，一般都是用長(zhǎng)短時(shí)記憶 LSTM 進(jìn)行編碼。編碼的結(jié)果就是有很多隱節(jié)點(diǎn)，每個(gè)隱節(jié)點(diǎn)代表從句首到當(dāng)前詞匯為止，與句子的語義信息。基于這些隱節(jié)點(diǎn)，通過一個(gè)注意力的模型來體現(xiàn)不同隱節(jié)點(diǎn)對(duì)于翻譯目標(biāo)詞的作用。通過這樣的一個(gè)模式對(duì)目標(biāo)語言可以逐詞進(jìn)行生成，直到生成句尾。中間在某一階段可能會(huì)有多個(gè)翻譯，我們會(huì)保留最佳的翻譯，從左到右持續(xù)。

這里最重要的技術(shù)是對(duì)于源語言的編碼，還有體現(xiàn)不同詞匯翻譯的，不同作用的注意力模型。此外，微軟還持續(xù)做了一些工作，其中主要有兩個(gè)方面。

第一，引入語言知識(shí)。因?yàn)樵诰幋a的時(shí)候是僅把源語言和目標(biāo)語言看成字符串，沒有體會(huì)內(nèi)在的詞匯和詞匯之間的修飾關(guān)系。我們把句法知識(shí)引入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編碼、解碼之中，這是傳統(tǒng)的長(zhǎng)短時(shí)記憶 LSTM，這是模型，我們引入了句法，得到了更佳的翻譯，這是大家看到的指標(biāo)有了很大程度的提升。

第二，引入領(lǐng)域內(nèi)的知識(shí)圖譜。微軟想把知識(shí)圖譜納入到傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯當(dāng)中，來規(guī)劃語言理解的過程。其中的一個(gè)假設(shè)就是雖然大家的語言可能不一樣，但是體現(xiàn)在知識(shí)圖譜的領(lǐng)域上可能是一致的，就用知識(shí)圖譜增強(qiáng)編碼、解碼。具體來講，就是對(duì)于輸入句子，先映射到知識(shí)圖譜，然后再基于知識(shí)圖譜增強(qiáng)解碼過程，使得譯文得到進(jìn)一步改善。

其次是中國(guó)文化的部分

2004 年的時(shí)候，微軟就已經(jīng)在對(duì)聯(lián)的部分嘗試過用機(jī)器翻譯的技術(shù)來模擬對(duì)聯(lián)的全過程。而最近，在微軟對(duì)聯(lián)的基礎(chǔ)上，他們又繼續(xù)去嘗試其他的中國(guó)文化，其中有一個(gè)特色就是字謎。

字謎是給你謎面讓你猜謎底。當(dāng)然也可以反過來，給定一個(gè)謎底，讓你出謎面?，F(xiàn)在，已經(jīng)可以用電腦來模擬整個(gè)猜字謎和出字謎的過程了，我們也把這個(gè)功能放在了微軟對(duì)聯(lián)的網(wǎng)站上。

同時(shí)，微軟亞洲研究院的宋睿華博士最近就在用這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)來進(jìn)行詩歌的創(chuàng)作。這件事非常有創(chuàng)意：用戶提交一個(gè)照片，讓系統(tǒng)進(jìn)行，然后變成一首詩，自由體的詩。大概兩周以前，微軟小冰發(fā)布了微軟小冰寫詩的技能，引起了很多人的關(guān)注。這種把人工智能和中國(guó)文化巧妙結(jié)合起來的方式也很有創(chuàng)意。

對(duì)話即平臺(tái)

下一個(gè)方向是「對(duì)話即平臺(tái)」，英文叫做「Conversation as a Platform（CaaP）」。2016 年，微軟首席執(zhí)行官薩提亞在大會(huì)上提出了 CaaP 這個(gè)概念，他認(rèn)為繼圖形界面的下一代就是對(duì)話，它會(huì)對(duì)整個(gè)人工智能、計(jì)算機(jī)設(shè)備帶來一場(chǎng)新的革命。

提出這個(gè)概念有兩個(gè)原因。

第一個(gè)原因源于大家都已經(jīng)習(xí)慣用社交手段，如微信、Facebook 與他人聊天的過程。微軟希望將這種通過自然的語言交流的過程呈現(xiàn)在當(dāng)今的人機(jī)交互中，而語音交流的背后就是對(duì)話平臺(tái)。

第二個(gè)原因則在于，現(xiàn)在大家面對(duì)的設(shè)備有的屏幕很小，有的甚至沒有屏幕，所以通過語音的交互，更為自然直觀的。因此，我們是需要對(duì)話式的自然語言交流的，通過語音助手來幫忙完成。

而在產(chǎn)品策略上，微軟在做 CaaP 的時(shí)候?qū)嶋H上有兩個(gè)主要的產(chǎn)品策略。

第一個(gè)是小娜，通過手機(jī)和智能設(shè)備介入，讓人與電腦進(jìn)行交流：人發(fā)布命令，小娜理解并執(zhí)行任務(wù)。第二個(gè)就是小冰。它是一種新的理念，就是人與它之間的閑聊。

而無論是小冰這種閑聊，還是小娜這種注重任務(wù)執(zhí)行的技術(shù)，其實(shí)背后單元處理引擎無外乎就三層技術(shù)。

第一層：通用聊天，需要掌握溝通技巧、通用聊天數(shù)據(jù)、主題聊天數(shù)據(jù)，還要知道用戶畫像，投其所好。

第二層：信息服務(wù)和問答，需要搜索的能力，問答的能力，還需要對(duì)常見問題表進(jìn)行收集、整理和搜索，從知識(shí)圖表、文檔和圖表中找出相應(yīng)信息，并且回答問題，我們統(tǒng)稱為 Info Bot。

第三層：面向特定任務(wù)的對(duì)話能力，例如定咖啡、定花、買火車票，這個(gè)任務(wù)是固定的，狀態(tài)也是固定的，狀態(tài)轉(zhuǎn)移也是清晰的，那么就可以用 Bot 一個(gè)一個(gè)實(shí)現(xiàn)。你有一個(gè)調(diào)度系統(tǒng)，你知道用戶的意圖就調(diào)用相應(yīng)的 Bot 執(zhí)行相應(yīng)的任務(wù)。它用到的技術(shù)就是對(duì)用戶意圖的理解，對(duì)話的管理，領(lǐng)域知識(shí)，對(duì)話圖譜等等。

為了把這種能力釋放出去，讓每個(gè)人都能夠體驗(yàn)人工智能的好處，微軟開發(fā)了一個(gè)叫 Bot Framework 的工具、平臺(tái)，任何一個(gè)開發(fā)者只用幾行代碼就可以完成自己所需要的 Bot。

最后一個(gè)方面是閱讀理解

閱讀理解顧名思義就是給你一篇文章，看你理解到什么程度。為了推動(dòng)閱讀理解的發(fā)展，美國(guó)斯坦福大學(xué)就開發(fā)了一個(gè)測(cè)試題，也開放給大眾。它既有訓(xùn)練的部分，也有開發(fā)的部分，還有測(cè)試的部分。每個(gè)參賽隊(duì)伍拿到測(cè)試題目，自己進(jìn)行訓(xùn)練。通過開發(fā)調(diào)自己的參數(shù)，最后提交自己的系統(tǒng)，然后斯坦福大學(xué)就把你的成績(jī)公布到他的網(wǎng)站上。

從去年 9 月份到現(xiàn)在，微軟亞洲研究院一直名列第一?，F(xiàn)在人工閱讀的正確率能做到 82% 左右，而現(xiàn)在我們微軟亞洲研究院的結(jié)果在 76% 左右，與人類水平還差 5 分左右。在閱讀理解這樣難的技術(shù)上，我們可以清醒的認(rèn)識(shí)到還有很長(zhǎng)的路要走。其實(shí)就包括對(duì)常識(shí)知識(shí)的把握、推理的能力，還有識(shí)別問題、上下文理解的問題等等。

NLP 未來的發(fā)展方向

第一，隨著大數(shù)據(jù)、深度學(xué)習(xí)、云計(jì)算這三大要素推動(dòng)，所謂認(rèn)知智能，尤其是語言智能跟感知智能一樣會(huì)有長(zhǎng)足的發(fā)展。從初步的應(yīng)用到搜索、聊天機(jī)器人上，到通過對(duì)上下文的理解，知識(shí)的把握，它的處理能力得到長(zhǎng)足的進(jìn)步。具體來講，口語機(jī)器翻譯肯定會(huì)完全普及，任何人出國(guó)，無論到了哪個(gè)國(guó)家，拿起電話來你說你的母語，跟當(dāng)?shù)厝私涣鞑粫?huì)有太大的問題，而且是非常自如的過程，就跟你打電話一樣。雖然這不意味著同聲翻譯能徹底顛覆，也不意味著這種專業(yè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)的翻譯可以徹底解決；但我認(rèn)為還是會(huì)有很大的進(jìn)展。

第二，自然語言的會(huì)話、聊天、問答、達(dá)到實(shí)用程度。這意味著在常見的場(chǎng)景下，通過人機(jī)對(duì)話的過程完成某項(xiàng)任務(wù)，這個(gè)是可以完全實(shí)現(xiàn)，包括帶口音的說話都可以完全聽懂。但是同樣，這也不代表任何話題、任何任務(wù)、用任何變種的語言去說都可以達(dá)到。目前離那個(gè)目標(biāo)還很遠(yuǎn)，我們也在努力。

第三，智能客服加上人工客服完美的結(jié)合，一定會(huì)大大提高客服的效率。我認(rèn)為很多重復(fù)的客服工作，比如說問答，還有簡(jiǎn)單的任務(wù)，基本上人工智能都可以解決。但是復(fù)雜的情況下仍然不能解決。所以，它實(shí)際上是人工智能跟人類智能完美生產(chǎn)線的結(jié)合來提高一個(gè)很好的生產(chǎn)力，這個(gè)是沒有問題的。

第四，自動(dòng)寫對(duì)聯(lián)、寫詩、寫新聞稿和歌曲等等，我認(rèn)為今天可能還是一個(gè)新鮮的事物，但是五到十年一定都會(huì)流行起來，甚至都會(huì)用起來。比如說寫新聞稿，給你一些數(shù)據(jù)，這個(gè)新聞稿草稿馬上就寫出來，你要做的就是糾正，添油加醋，供不同的媒體使用等。

第五，在會(huì)話方面，語音助手、物聯(lián)網(wǎng)、智能硬件、智能家居等等，凡是用到人機(jī)交互的，我認(rèn)為基本上都可以得到應(yīng)用，而且促進(jìn)以上的一些產(chǎn)品推廣。

最后，認(rèn)知智能、感知智能一起努力，在很多場(chǎng)景下，比如說法律、醫(yī)療診斷、醫(yī)療咨詢、法律顧問、投融資等等，這些方面自然語言會(huì)得到廣泛的應(yīng)用。

*本文來源：微信公眾號(hào)“極客公園”（ID：geekpark），作者：龜途漫漫，原標(biāo)題：《微軟亞研院副院長(zhǎng)周明：口語機(jī)器翻譯在未來肯定會(huì)完全普及》

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