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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，簡稱 NLP）就是其中之一。

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

概述：人工智能技術(shù)整體的發(fā)展狀況

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，隨著云計算、大數(shù)據(jù)、深度學習三大要素的交織下，人工智能又迎來了一個新的春天。而這次人工智能春天的特點有以下三點：

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一些專家錄入數(shù)據(jù)寫一些簡單的規(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，計算的能力大大發(fā)展。以云計算為代表的計算能力使人們在訓練或?qū)嵤r不用再擔心。以前的 PC 機能非常有限。

第三，所謂的深度學習技術(shù)，實現(xiàn)了點對點、端對端的訓練。你需要做的就是掌握并整理標注的數(shù)據(jù)，放到深度學習框架里面，它自動學習，自動抽取課程完成你所需要完成的任務。這使得機器學習的門檻大幅度下降，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現(xiàn)。

此外，還有重要的一點，就是落地的場景，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，比如做一個小問答系統(tǒng)。而現(xiàn)在的人工智能是有實實在在的應用場景，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)；自動駕駛汽車從感知到認知都用到了很多人工智能技術(shù)。

微軟亞洲研究院副院長周明博士

這個場景有什么好處呢？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)民使用搜索引擎實際上也在幫助搜索引擎訓練。

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現(xiàn)人類的智能，而人類的智能大概分如下幾個層次：運算智能、感知智能、認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)，它是人工智能一個重要的分支，能幫助機器分析、理解或者生成自然語言，實現(xiàn)人與機器的自然交流，同時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。它也包括機器翻譯、提問和回答、信息檢索、信息抽取、聊天和對話、知識工程、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，實際上就是把自然語言處理技術(shù)深入到各個應用系統(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、教育等各個方面的應用。

從四個方面介紹 NLP 的進展

首先介紹機器翻譯的進展

微軟這兩年在機器翻譯上有了新的長足的進步，首先是在語音翻譯上全面采用了神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯，并拓展了新的翻譯功能，叫做 Microsoft Translator Live Feature（現(xiàn)場翻譯功能），在演講和開會時，實時自動在手機端或桌面端，把演講者的話翻譯成多種語言。

這張圖概括了神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯，簡要的說，就是對源語言的句子進行編碼，一般都是用長短時記憶 LSTM 進行編碼。編碼的結(jié)果就是有很多隱節(jié)點，每個隱節(jié)點代表從句首到當前詞匯為止，與句子的語義信息。基于這些隱節(jié)點，通過一個注意力的模型來體現(xiàn)不同隱節(jié)點對于翻譯目標詞的作用。通過這樣的一個模式對目標語言可以逐詞進行生成，直到生成句尾。中間在某一階段可能會有多個翻譯，我們會保留最佳的翻譯，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，其中主要有兩個方面。

第一，引入語言知識。因為在編碼的時候是僅把源語言和目標語言看成字符串，沒有體會內(nèi)在的詞匯和詞匯之間的修飾關(guān)系。我們把句法知識引入到神經(jīng)網(wǎng)絡編碼、解碼之中，這是傳統(tǒng)的長短時記憶 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有了很大程度的提升。

第二，引入領(lǐng)域內(nèi)的知識圖譜。微軟想把知識圖譜納入到傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡機器翻譯當中，來規(guī)劃語言理解的過程。其中的一個假設就是雖然大家的語言可能不一樣，但是體現(xiàn)在知識圖譜的領(lǐng)域上可能是一致的，就用知識圖譜增強編碼、解碼。具體來講，就是對于輸入句子，先映射到知識圖譜，然后再基于知識圖譜增強解碼過程，使得譯文得到進一步改善。

其次是中國文化的部分

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

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

同時，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)絡的技術(shù)來進行詩歌的創(chuàng)作。這件事非常有創(chuàng)意：用戶提交一個照片，讓系統(tǒng)進行，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文化巧妙結(jié)合起來的方式也很有創(chuàng)意。

對話即平臺

下一個方向是「對話即平臺」，英文叫做「Conversation as a Platform（CaaP）」。2016 年，微軟首席執(zhí)行官薩提亞在大會上提出了 CaaP 這個概念，他認為繼圖形界面的下一代就是對話，它會對整個人工智能、計算機設備帶來一場新的革命。

提出這個概念有兩個原因。

第一個原因源于大家都已經(jīng)習慣用社交手段，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)在當今的人機交互中，而語音交流的背后就是對話平臺。

第二個原因則在于，現(xiàn)在大家面對的設備有的屏幕很小，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 的時候?qū)嶋H上有兩個主要的產(chǎn)品策略。

第一個是小娜，通過手機和智能設備介入，讓人與電腦進行交流：人發(fā)布命令，小娜理解并執(zhí)行任務。第二個就是小冰。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執(zhí)行的技術(shù)，其實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：信息服務和問答，需要搜索的能力，問答的能力，還需要對常見問題表進行收集、整理和搜索，從知識圖表、文檔和圖表中找出相應信息，并且回答問題，我們統(tǒng)稱為 Info Bot。

第三層：面向特定任務的對話能力，例如定咖啡、定花、買火車票，這個任務是固定的，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 一個一個實現(xiàn)。你有一個調(diào)度系統(tǒng)，你知道用戶的意圖就調(diào)用相應的 Bot 執(zhí)行相應的任務。它用到的技術(shù)就是對用戶意圖的理解，對話的管理，領(lǐng)域知識，對話圖譜等等。

為了把這種能力釋放出去，讓每個人都能夠體驗人工智能的好處，微軟開發(fā)了一個叫 Bot Framework 的工具、平臺，任何一個開發(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。為了推動閱讀理解的發(fā)展，美國斯坦福大學就開發(fā)了一個測試題，也開放給大眾。它既有訓練的部分，也有開發(fā)的部分，還有測試的部分。每個參賽隊伍拿到測試題目，自己進行訓練。通過開發(fā)調(diào)自己的參數(shù)，最后提交自己的系統(tǒng)，然后斯坦福大學就把你的成績公布到他的網(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。現(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，我們可以清醒的認識到還有很長的路要走。其實就包括對常識知識的把握、推理的能力，還有識別問題、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)、深度學習、云計算這三大要素推動，所謂認知智能，尤其是語言智能跟感知智能一樣會有長足的發(fā)展。從初步的應用到搜索、聊天機器人上，到通過對上下文的理解，知識的把握，它的處理能力得到長足的進步。具體來講，口語機器翻譯肯定會完全普及，任何人出國，無論到了哪個國家，拿起電話來你說你的母語，跟當?shù)厝私涣鞑粫刑蟮膯栴}，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)域的文獻的翻譯可以徹底解決；但我認為還是會有很大的進展。

第二，自然語言的會話、聊天、問答、達到實用程度。這意味著在常見的場景下，通過人機對話的過程完成某項任務，這個是可以完全實現(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、用任何變種的語言去說都可以達到。目前離那個目標還很遠，我們也在努力。

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

第四，自動寫對聯(lián)、寫詩、寫新聞稿和歌曲等等，我認為今天可能還是一個新鮮的事物，但是五到十年一定都會流行起來，甚至都會用起來。比如說寫新聞稿，給你一些數(shù)據(jù)，這個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，凡是用到人機交互的，我認為基本上都可以得到應用，而且促進以上的一些產(chǎn)品推廣。

最后，認知智能、感知智能一起努力，在很多場景下，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得到廣泛的應用。

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

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