自然语言（yán）处理(英文Natural Language Processing，简称（chēng）NLP)是人工（gōng）智能（英文Artificial Intelligence，简称（chēng）AI）领域的重要研究课题，被誉为人工智能技术（shù）的一个掌上明（míng）珠（zhū）；它研（yán）究能实（shí）现人与计算机之间用自然语言进行有（yǒu）效通信（xìn）的各种理论和方（fāng）法（fǎ），涉（shè）及面极为（wéi）广泛。国际知名（míng）学（xué）者（zhě）周海中先生曾经指出：“自然（rán）语言处理（lǐ）是极有吸引力的研究领（lǐng）域，它具有重大的（de）理论意（yì）义和（hé）实（shí）用价值。”目前，NLP已成为（wéi）推动科（kē）技发展（zhǎn）的强大（dà）动力，并成为世界各国综（zōng）合国（guó）力竞争的（de）焦点。

NLP主（zhǔ）要研（yán）究能实现人（rén）与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。而用（yòng）自然语言与计算机进行通信（xìn），有着十分重要的实际应用意义，也（yě）有着革命性（xìng）的理论意义。实现（xiàn）人（rén）机间自然语言通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意（yì）义，也能以自然语言文本（běn）来表（biǎo）达给定的意图、思想等；前者称为自然语言理解（英文（wén）Natural Language Understanding，简称NLU），后（hòu）者称为自然语言生成（英文Natural Language Generation，简称NLG）。因此，NLP大体包括了NLU和NLG两个部分；因为处理（lǐ）自（zì）然（rán）语言（yán）的（de）关（guān）键是要让计（jì）算机“理（lǐ）解”自然语（yǔ）言，所以通常把NLU视（shì）为NLP，也（yě）称（chēng）为计算语言学。

NLP是一门融语言学、计算机科学、数（shù）学于一体的科学。因此，这一领域的研究（jiū）将涉（shè）及自然语言，即人们日常使（shǐ）用的语言，所以它与语言学的研（yán）究有（yǒu）着密切的（de）联系，但又有重要的区（qū）别。NLP并不是一般地研（yán）究自然语言，而是研制能有效地实现自（zì）然语言通信的计算（suàn）机系（xì）统，特别（bié）是其中的软件系（xì）统。因而它是计算机科学的（de）一部（bù）分。可（kě）以说，NLP是计（jì）算机科学、语言学、AI等（děng）关注计算（suàn）机和人类（lèi）语言之间的相互作用的领域。目前，人们（men）对AI的需求也从（cóng）计算智（zhì）能、感知智（zhì）能到（dào）了以NLP为代（dài）表的认（rèn）知智能的层（céng）面（miàn）。没有（yǒu）成功的NLP，就不会有真正（zhèng）的（de）认知智能。

由于（yú）AI包括感知智能（比如图（tú）像识别、语言识别和手势识别（bié）等）和认知智能（主要是语言理（lǐ）解知识（shí）和（hé）推（tuī）理），而语言在认知智能（néng）起到最核（hé）心（xīn）的（de）作用。如果能（néng）把语言问题解决了，AI最难的部分也就基本解决了。美国微（wēi）软（ruǎn）公司（sī）创（chuàng）始人比尔·盖茨（cí）先生曾经表示，“语言理解是人工（gōng）智能领域皇冠上的明珠”。前微软公司全球执行副总裁沈向洋先生也在公开（kāi）演讲时说（shuō）：“懂语言者得（dé）天下……下一个十年，人工智能的突（tū）破在（zài）自然语言（yán）的（de）理解……人工智能对人类影响最为深刻的就是自然语（yǔ）言方（fāng）面”。由于（yú）理解自（zì）然语言需（xū）要关于外在世界的广泛知识以及运用操作这些（xiē）知识的能力，所以（yǐ）NLP也被视为解决AI完备(AI-complete)的（de）核（hé）心问题之一。可（kě）以说，NLP目前是AI领域的重要研（yán）究课题，对它的（de）研究也是充满魅力（lì）和（hé）挑战（zhàn）的。

当前AI技术在认知智能层面仍面临诸多挑战（zhàn）。如果我们（men）有（yǒu）所推进的话，我们的认知智（zhì）能就（jiù）会进一步提升，包括语言的理解（jiě）水平、推（tuī）理（lǐ）水平（píng）、回（huí）答问题能力、分析能力、解决问题的能力、写作能力（lì）、对话（huà）能力等。然后再加上感（gǎn）知智能的进步，声音、图象、文字的识别和生成的能力，以及多（duō）模（mó）态（tài）文、图（tú）交叉的能（néng）力，通过文（wén）字可以（yǐ）生成图象，根据图（tú）象可以生（shēng）成描述的文字等等（děng），我们就可以推进（jìn）很多人（rén）类的应用，包（bāo）括搜索引擎、智能客服（fú），包括教（jiāo）育、财政（zhèng）、电子商务等各个方面的应用；也可以把AI技术（shù）用（yòng）在（zài）我们的产业上，帮助产业实（shí）现数字（zì）化（huà）转型。

最（zuì）早（zǎo）的NLP研（yán）究工作是机器翻译。1949年（nián），美国知名科学家沃伦·韦弗先生首先提出了机器翻译设计（jì）方（fāng）案。20世纪60年代，许多（duō）科学家对机器翻译曾（céng）有大规模的研究（jiū）工作，耗费了（le）巨额（é）费（fèi）用；但他们显然是低（dī）估了自然语言的复杂性，语言处理的理论和技术均不成（chéng）熟，所以进展不大。当（dāng）时的主（zhǔ）要做法是存储两（liǎng）种语言的（de）单词、短语对应译法的大辞典，翻译时一一对应，技（jì）术上只（zhī）是（shì）调整（zhěng）语言的同条顺序。但日常生活中语言的翻译远不是如（rú）此（cǐ）简单，很多时（shí）候（hòu）还要参考某句话前后的意思，需要（yào）上下文联系（xì）起来才能（néng）正确翻译——这就是机译技术难度高之所在（zài）。

大约（yuē）20世纪90年代（dài）开始，NLP领域（yù）发生了巨（jù）大的（de）变化。这种变化有（yǒu）两（liǎng）个明显（xiǎn）的特征：(1)对（duì）系统的输入，要求研制的NLP系统（tǒng）能处理（lǐ）大规模的真实文本，而不是如以前的研究性系（xì）统那样，只能处（chù）理（lǐ）很少的词条和（hé）典型句（jù）子。只有这样，研制的系（xì）统（tǒng）才有真正的实（shí）用价值。(2)对系统的输出，鉴于（yú）真实地理解自然语言是十分困难的，对系统并不要求能对自（zì）然语言文本进行深层的理解，但要能从（cóng）中（zhōng）抽取有（yǒu）用的信息。同（tóng）时（shí），由于（yú）强（qiáng）调了“大（dà）规模”和“真实文本”，所以下面两方面的基（jī）础性工作也得到了重（chóng）视（shì）和加强：(1)大规模真实语料库的研制。大规模的经（jīng）过不同深（shēn）度加工（gōng）的（de）真实文本（běn）的语料库，是研（yán）究自然语言（yán）统计性质的基础；如果没（méi）有这（zhè）样的语料（liào）库，统计（jì）方法只（zhī）能是无源之水。(2)大规模、信息（xī）丰富的词（cí）典的编制工作。因此规模为几（jǐ）万，十（shí）几万，甚至几十万词，含有丰（fēng）富的信息(如包含词的搭配信息（xī）)的计算机可用词典对NLP的重要性是很（hěn）明显的。

系统的（de）输入与输出（chū）这两（liǎng）个特（tè）征在（zài）NLP的（de）诸多领域都有所体现，其发（fā）展直接促进了计（jì）算机自动检（jiǎn）索技术的（de）出现和（hé）兴起（qǐ）。实际上，随着计算机技术（shù）的不断（duàn）发展，以（yǐ）海量计算（suàn）为基础的机器（qì）学习、数（shù）据挖掘、数据建模等技术的（de）表现也愈发优异（yì）。NLP之（zhī）所以能够度过“寒冬”，再次（cì）发展，也是因（yīn）为计（jì）算机科学与（yǔ）统计（jì）科学的（de）不断结合（hé），才让人类甚至机器能够不断从（cóng）大量数据中（zhōng）发现“特征”并加以学（xué）习。不过要实（shí）现对自然（rán）语言真正意义（yì）上（shàng）的理解，仅仅（jǐn）从原始文（wén）本（běn）中进（jìn）行学习是不（bú）够的，我们还需（xū）要新的方法和模型。

目（mù）前存在的问题主（zhǔ）要有两个方面（miàn）：一方面，迄今（jīn）为止的（de）语法都限于分析一个（gè）孤立的句子，上（shàng）下文（wén）关系和谈（tán）话环境对本句（jù）的约束和影响还缺（quē）乏系统的研究，因此分析歧（qí）义、词语省略、代词所指、同一句话在不同场合或由不同的（de）人说出来所具有的不同（tóng）含义等问题，尚无明确（què）规律可循，需要加强语义（yì）学和（hé）语用学（xué）的研（yán）究（jiū）才能逐步解（jiě）决。另一方面，人理解（jiě）一个句（jù）子不是单凭语（yǔ）法，还运（yùn）用（yòng）了大量的有（yǒu）关知（zhī）识，包括生活（huó）知识和专门（mén）知识，这些知识无法全部（bù）贮存在计算机里。因此一个书（shū）面理（lǐ）解系统只能建立在有限的（de）词汇、句型和特定的主题（tí）范围（wéi）内；计（jì）算机的（de）贮存量和运（yùn）转速度大大（dà）提高（gāo）之后，才有可能适当（dāng）扩大范围。

由于语言工（gōng）程、认知科学等主（zhǔ）要局限于实验室（shì），目前（qián）来看数据处理可能是NLP应用（yòng）场景最多的（de）一（yī）个发展方向。实际上，自从进（jìn）入大数（shù）据时代，各（gè）大平（píng）台（tái）就没有停止过对用（yòng）户数据的深度挖掘。要想提（tí）取出有用的信息，仅提（tí）取关键词（cí）、统计词（cí）频等是远远不够的（de），必须对用（yòng）户数据(尤其是发言、评论等)进行语义上的理解。另外，利用离线大数据统计分析的方法进（jìn）行NLP任（rèn）务的（de）研究是（shì）目前非（fēi）常有潜力的一种研究范式，尤其是谷歌、推特、百度等大公司在这类应用上的成功经验，引领（lǐng）了目前大数据研究的浪潮。

NLP是为各（gè）类企业及（jí）开发者提供的（de）用于文本分析及挖（wā）掘的核心工（gōng）具，已经广泛（fàn）应用在电（diàn）商（shāng）、金（jīn）融、物流、医（yī）疗、文化娱乐等行业客户的多项业务（wù）中（zhōng）。它（tā）可（kě）帮助用户搭建内容搜索、内（nèi）容（róng）推荐、舆情（qíng）识别及分析、文（wén）本结构化（huà）、对话机器人等智能产（chǎn）品，也能够通过合作，定制个性化的解（jiě）决方案。由于（yú）理解自然语言，需要关于外在世界的广泛知识（shí）以（yǐ）及运用操作这些知识的（de）能力，所以NLP也被视为（wéi）解（jiě）决强（qiáng）AI的核心问题之（zhī）一，其未来一般也因此密切（qiē）结合AI发展，尤其是设（shè）计一个模仿（fǎng）人脑（nǎo）的（de）神经网络。

训练NLP文本解析AI系统需要（yào）采集大量多（duō）源头（tóu）数据（jù）集（jí），对科学家来说是一项持续的挑战：需要使用最新的深度学（xué）习模（mó）型（xíng），模仿（fǎng）人类大脑中（zhōng）神经元的（de）行为，在数百万甚至数十亿的注释示例中（zhōng）进行训练来（lái）持续改进。当下一种流行的NLP解决方（fāng）案是预（yù）训练，它改进了对未标记文本进行（háng）训练（liàn）的通用（yòng）语言模（mó）型，以执行特定任务；它的思（sī）想就是，该模型的参数（shù）不再是随机初始化，而是先有一（yī）个任务进行训练（liàn）得到一套模型（xíng）参数，然后用这套参数（shù）对模型进行初始化，再进行训练（liàn），以（yǐ）获得更好的预测性见解（jiě）。

目（mù）前我们已经进入了以互联网为（wéi）主要标志的海量信（xìn）息时（shí）代，这些信息大部（bù）分是以自（zì）然语言（yán）表示的。一方面，海（hǎi）量信息（xī）也（yě）为计算（suàn）机学习人类（lèi）语言提供了更多的“素材”；另一方（fāng）面（miàn），这也为NLP提供了更加宽广的应用舞（wǔ）台（tái）。例如，作为NLP的重要应用，搜索引擎逐渐成为人们（men）获取（qǔ）信息的（de）重（chóng）要工具，出现了（le）以谷歌、百度等为代表（biǎo）的搜索（suǒ）引（yǐn）擎巨头；机器翻译（yì）也从（cóng）实（shí）验室走入寻常百姓家；基于（yú）自然语言处理（lǐ）的（de）中文输入（rù）法（如搜狗（gǒu）、微软、谷歌等输入（rù）法）成（chéng）为计算机用户的必备工具；带有语音（yīn）识别的计（jì）算（suàn）机和手机也（yě）正大行其道，协（xié）助用户更有效（xiào）地生（shēng）活、工（gōng）作和学习（xí）。

现在，NLP领域已经有（yǒu）了大量的人工标注知识（shí），而深度学习可以通过有（yǒu）监督（dū）学习得到（dào）相关的语（yǔ）义知（zhī）识，这种知识和人类总结的知（zhī）识应该存在某种对应关系，尤（yóu）其是在一些浅层语义方（fāng）面。因（yīn）为人工标注，本质上已经（jīng）给深（shēn）度学（xué）习（xí）提供了学习的目标；只是深（shēn）度学习可（kě）以不眠不（bú）休（xiū）地学习（xí），这种逐步靠拢学习目（mù）标的过（guò）程，可能远比人类总结过程来得更快更好（hǎo）。这一点，从谷歌公司旗下（xià）DeepMind研究团队开发的（de）围棋软件AlphaGo短时间内连胜两（liǎng）位人类围棋高手的事实（shí），似乎能够（gòu）得到验证（zhèng）。

深度学习在NLP中的应用非常广泛，可以（yǐ）说横扫NLP的各（gè）个应用，从（cóng）底层的分词、语言（yán）模（mó）型、句法分析、语音识别等到高层的语义（yì）理解、语用（yòng）阐释、对话管理、知识问答等方（fāng）面都几乎（hū）都有深（shēn）度学习（xí）的模（mó）型（xíng），并（bìng）且取（qǔ）得了不错的效果。有关研究已从传统的机（jī）器学习算法（fǎ）转变成（chéng）更有表现力的深度学习模型，如（rú）卷积神（shén）经（jīng）网络和回归神经网络。不（bú）过，目（mù）前的深度学习（xí）技术还（hái）不具备（bèi）理（lǐ）解和使用自然语（yǔ）言所必需的概念（niàn）抽象和逻辑推理能力（lì），还（hái）有待今后进一步的研究。

互联网（wǎng）搜索引擎已经有（yǒu）一段时间（jiān）让（ràng）人们使用会（huì）话语（yǔ）言（yán）和术语来在线搜索事物（wù）。现在，谷（gǔ）歌（gē）公司的云端硬盘用户已经可以使用（yòng）这（zhè）一功能（néng）。用户可以搜索存储在谷歌云端硬盘（pán）中的文件和内容，就（jiù）像使（shǐ）用谷歌（gē）搜索提供的（de）对（duì）云端硬盘内置NLP的新支（zhī）持一样。该功（gōng）能使用户可以使用通常用词组表达的查询以及在实际（jì）对（duì）话中（zhōng）将要使用（yòng）的查询来更轻松地找到所需的内（nèi）容。谷歌公司在在线（xiàn）和移动（dòng）搜（sōu）索、移动应用程（chéng）序以（yǐ）及GoogleTranslate等（děng）服（fú）务中（zhōng）广泛使用NLP；该公司在这（zhè）一领域的研究是为提高机器阅读（dú）和理解人类语言能力所做的更广泛努力（lì）的一部分。随着谷（gǔ）歌调整（zhěng）其（qí）算法，NLP应该会随着时间的推移变得（dé）更好。

前不久，英国剑桥量子（zǐ）计算公司（CQC）宣布，他们利用自然语言的“固有量子”结构（gòu），开辟了一个（gè）全新的可能（néng）应用领域。其通过（guò）将语（yǔ）法句（jù）子翻译成量子线路，然后在量子计算机上实现生成的程序，并实（shí）际（jì）执行问答。这是第一次在量子计算机上执行NLP。通过使用（yòng）CQC的一流（liú）的、平台无关的可重定目（mù）标编译器t|ket)™，这些（xiē）程序在IBM量子计算机上成功执行并得到结果，整个突破朝着实（shí）现“意义（yì）感知”和“语法知悉（xī）”的NLP方向迈出（chū）了有意义（yì）的一大步（bù）——这是（shì）计（jì）算机（jī）时（shí）代早期以来计算机科学家（jiā）及计（jì）算（suàn）语言学家追（zhuī）寻的（de）梦想。

美（měi）国哈佛（fó）大（dà）学医学院的研究人员借（jiè）助NLP技术最近开发（fā）出一种工具（jù），可以评估新冠肺炎（COVID-19）患者（zhě）的病例、社交媒体（tǐ）和健康卫（wèi）生数（shù）据。他们率先努力通过使用机器学（xué）习技术查看来（lái）自（zì）各种来源的数据和信息(包括患者记录、社交媒（méi）体（tǐ）和公共卫生数（shù）据)来寻找新冠肺炎病毒的解决（jué）方案。借助NLP工具，他们还可以搜索（suǒ）有关（guān）新冠肺炎病毒的（de）在线信息（xī），并了解爆发的当前位置（zhì）。另外（wài），研究人员还（hái）利用NLP技术对新（xīn）冠肺（fèi）炎、药物和（hé）疫（yì）苗等密集（jí）展开研究（jiū），同时（shí）包括临床（chuáng）诊断与治疗以及（jí）流（liú）行病（bìng）学研究（jiū）等。

中国阿里达摩院的NLP研究团队提出了优（yōu）化模型（xíng）Struct BERT，能让机器更好地掌握人类（lèi）语法，加深（shēn）对自然语言（yán）的理解。使（shǐ）用（yòng）该（gāi）模（mó）型（xíng）好比给机器内置一个“语法识别器”，使机（jī）器在面对语序错乱或不符合语法习（xí）惯的词句时，仍能准确理（lǐ）解并给（gěi）出正确的表达和回（huí）应（yīng），大大提高机器对词语、句子以及语言（yán）整体的理（lǐ）解力。这一（yī）技术已（yǐ）广泛使（shǐ）用于阿里旗（qí）下阿里（lǐ）小蜜、蚂蚁金服、优（yōu）酷等业务。阿（ā）里达摩（mó）院的语言模型和（hé）阅读理解技术也被用于行业赋能，推进AI技术在医疗、电力、金（jīn）融等（děng）行业的落地。据（jù）悉，StructBERT模型在2020年（nián）被评为全球性能最强的NLP系统（tǒng）。

知（zhī）名市场分析机（jī）构Mordor Intelligence的（de）一（yī）份报告指出，在过去的几年（nián）中，深（shēn）度学习架（jià）构和（hé）算法在市场格局中取得（dé）了令人瞩目（mù）的进步，而语（yǔ）音分析（xī）解决方（fāng）案（àn）正（zhèng）在主导着这一市场（chǎng），因为传统的基于文本的分析已不足（zú）以处理复杂的业务问题（tí）。据估（gū）计，2025年NLP市场规模将比2017年增长14倍，从30亿美元左右（yòu）增长（zhǎng）到430亿美元以上。

总之，随（suí）着互联网的普（pǔ）及和（hé）海（hǎi）量（liàng）信（xìn）息的涌现，作（zuò）为AI领域的重要研究课题和（hé）掌上明（míng）珠，NLP正在人们的（de）生活、工作、学习（xí）中扮演（yǎn）着越（yuè）来越重要的角色，并将在科技进步（bù）与社（shè）会（huì）发展的过程中发挥越来越重（chóng）要的（de）作（zuò）用。

文/林峰、李炎（yán）（作者单（dān）位分别为美（měi）国波士（shì）顿（dùn）大学工学院、普（pǔ）渡大学科技学院）