自然语言处理(英（yīng）文（wén）Natural Language Processing，简称NLP)是人工智能（néng）（英（yīng）文Artificial Intelligence，简称AI）领域的重要研究课题，被誉为人（rén）工智能技术的一个掌上明珠；它研究能实现人与（yǔ）计算（suàn）机之间用自然语言进行有效通信的各（gè）种理论和方法，涉及（jí）面极为广（guǎng）泛。国际知名学者周海（hǎi）中先生曾经（jīng）指出：“自然语（yǔ）言（yán）处理是极有吸引力（lì）的（de）研究领（lǐng）域，它具（jù）有重大的理论意义和实用价值。”目前，NLP已成为推动科技发展的（de）强（qiáng）大动（dòng）力，并成为世界（jiè）各（gè）国综合国（guó）力竞争（zhēng）的（de）焦点。

NLP主（zhǔ）要（yào）研（yán）究能实现人与（yǔ）计算机（jī）之间用（yòng）自然语言进（jìn）行（háng）有效通信的各种理论和方法。而用（yòng）自然语（yǔ）言与计算机进（jìn）行通信，有着（zhe）十（shí）分（fèn）重要的实际（jì）应用意义，也有着革命性（xìng）的理论意义。实（shí）现人机间自然语言通信意味着要使计算机既（jì）能理解自然语言文（wén）本的（de）意义，也（yě）能以自然语（yǔ）言（yán）文本来表达给定的意（yì）图、思想等；前者称为（wéi）自然（rán）语言理解（英文Natural Language Understanding，简称（chēng）NLU），后者称为自（zì）然语（yǔ）言生成（英文Natural Language Generation，简称（chēng）NLG）。因此，NLP大（dà）体包括了NLU和NLG两（liǎng）个（gè）部分；因为处理（lǐ）自然语言的关键是要（yào）让计算机（jī）“理解”自（zì）然语言，所以通常把NLU视为（wéi）NLP，也（yě）称（chēng）为计算（suàn）语言学。

NLP是（shì）一门融语（yǔ）言学、计算机科学、数学（xué）于（yú）一体的科学。因此（cǐ），这一领域（yù）的研（yán）究将涉及自然语言，即人们日（rì）常使用的语（yǔ）言，所以它（tā）与语言（yán）学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。NLP并不是（shì）一般地（dì）研究自然语（yǔ）言，而（ér）是研制能有效地（dì）实现自然语言通信的计算机系统，特别是其（qí）中的软件系统。因而它是计算机科学（xué）的一部分（fèn）。可以说，NLP是计算机科学（xué）、语言学、AI等关注计（jì）算机和人类语言之间的（de）相（xiàng）互（hù）作用的领域。目前，人们对AI的需求也从计算智（zhì）能、感知智能（néng）到了以NLP为代表的认知智能的（de）层（céng）面。没有成功（gōng）的（de）NLP，就不（bú）会（huì）有真正的认（rèn）知智（zhì）能。

由于AI包括感知智（zhì）能（néng）（比如图（tú）像识别、语言识别（bié）和手势识别等（děng））和认知（zhī）智（zhì）能（néng）（主要（yào）是语（yǔ）言（yán）理解知识（shí）和推理（lǐ）），而语言（yán）在认知智能（néng）起到最核心的作用（yòng）。如果能把语言问题（tí）解决了，AI最难的部分也（yě）就基本解决了。美国微软公司创（chuàng）始人比尔·盖茨先生曾经表示，“语言理解是人工智能领域皇冠上的明（míng）珠（zhū）”。前微软公司全球执行副（fù）总裁沈向洋先生也（yě）在公（gōng）开演讲时说：“懂语（yǔ）言者得天下（xià）……下一（yī）个十年，人工智（zhì）能的突破在自然语（yǔ）言的理解（jiě）……人工智能对人（rén）类影响最为深刻的就是自（zì）然（rán）语（yǔ）言方（fāng）面”。由于理解自（zì）然语（yǔ）言需要关于（yú）外在（zài）世（shì）界的广泛知识（shí）以及运用操作（zuò）这些知识的能（néng）力（lì），所（suǒ）以NLP也被视为解决AI完备(AI-complete)的（de）核心问题之（zhī）一。可以说，NLP目（mù）前是AI领域（yù）的重要研究课题，对它的研究也（yě）是充满（mǎn）魅力和挑战的。

当前AI技术在认知智能（néng）层面仍面临诸多挑战。如果我们有所推进的话，我们（men）的认知智能就会进一步提升，包括（kuò）语言（yán）的理解水（shuǐ）平、推理水平（píng）、回（huí）答（dá）问题能力（lì）、分析能力、解决问题的能力、写作能力（lì）、对（duì）话能力等。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（de）能力，以及（jí）多模态文、图交叉的能力，通（tōng）过文字（zì）可以生成（chéng）图象，根据（jù）图象可以生成描（miáo）述的文字等等，我们就可以推进（jìn）很多人类的应用（yòng），包括搜索（suǒ）引擎、智（zhì）能客服，包括教育、财政、电子商务等（děng）各个（gè）方（fāng）面的应用；也可以把AI技术（shù）用（yòng）在（zài）我们（men）的产业上，帮助产业实现数字化转型。

最早的NLP研究（jiū）工作是机器翻译。1949年（nián），美国知名科学家沃伦·韦弗（fú）先（xiān）生首（shǒu）先提出了（le）机器翻译设计方案（àn）。20世纪（jì）60年代，许多科学家对机器（qì）翻译曾有大规模的研究（jiū）工作，耗费了巨额费用；但他们显然是低估了自然（rán）语言的复杂性，语言（yán）处理的理论（lùn）和技术均不成熟，所以进展不大。当（dāng）时的主要做法是存储（chǔ）两种语言的单词、短语（yǔ）对应译法的大辞（cí）典，翻译时一一对应，技术上只是调整（zhěng）语（yǔ）言的同条顺序。但日常（cháng）生（shēng）活中语言的翻（fān）译远不是如（rú）此简单（dān），很多时候还要参考某句话前（qián）后的（de）意思，需（xū）要上下（xià）文联系（xì）起来（lái）才（cái）能（néng）正确翻译——这就是机译技（jì）术难度高之所在（zài）。

大约20世纪90年代开始，NLP领域发生了巨大的变化（huà）。这（zhè）种变化有两个明显的特征：(1)对（duì）系统（tǒng）的输入，要求研制（zhì）的（de）NLP系统能处理大规（guī）模（mó）的（de）真实文本，而不是如以前的研（yán）究性系统那样，只能处理很少的词条（tiáo）和典型（xíng）句子。只有这样，研制的系统才有真（zhēn）正的实（shí）用（yòng）价值。(2)对系统的输出（chū），鉴于真实地（dì）理（lǐ）解自然语言（yán）是十分（fèn）困难的，对系统并不要求（qiú）能对自然语言文本进行深（shēn）层的（de）理解，但（dàn）要能从中（zhōng）抽取有用的信息。同时，由于（yú）强调（diào）了（le）“大规（guī）模”和“真实文本（běn）”，所以下面两方面的基础性工（gōng）作也得到了重视和加强：(1)大规模真实语料库的研制。大规（guī）模的经过（guò）不同深度加工的真（zhēn）实文本的语料（liào）库，是（shì）研究自然语言统（tǒng）计性（xìng）质的基础；如（rú）果（guǒ）没有这样（yàng）的语（yǔ）料库（kù），统（tǒng）计方法只能是无源之水。(2)大（dà）规（guī）模、信息丰富的词典的编制工作。因此（cǐ）规模为几万，十几万，甚至几十（shí）万词，含（hán）有丰富的信息(如包（bāo）含（hán）词的搭配信息（xī）)的计算机（jī）可用词典对NLP的重要（yào）性是很（hěn）明显的。

系统的（de）输入与输出这两个特征在（zài）NLP的诸多领（lǐng）域都（dōu）有所体现，其发展直接促进（jìn）了（le）计算机自动检索技（jì）术（shù）的出（chū）现和兴起（qǐ）。实际上，随着计算机技术的不断发展，以海量计算为（wéi）基础的机器学（xué）习（xí）、数据（jù）挖掘、数据建模等技术的表现（xiàn）也愈发优异（yì）。NLP之所以（yǐ）能够度（dù）过（guò）“寒冬”，再次发（fā）展（zhǎn），也（yě）是因为计算机科（kē）学与统（tǒng）计（jì）科（kē）学的不断结合，才让人类甚至机器能够不断从大量数据中发现“特征”并加以学习（xí）。不过（guò）要（yào）实现对自（zì）然（rán）语言真正意义上的理解，仅（jǐn）仅从（cóng）原始（shǐ）文本中（zhōng）进行学习是（shì）不够的，我们还需要新的方法和模型。

目前存（cún）在的问题主要有（yǒu）两个方（fāng）面：一方面，迄（qì）今（jīn）为止的语（yǔ）法都（dōu）限于分析一（yī）个孤立的（de）句（jù）子，上下文关系和谈话环（huán）境对本句的约（yuē）束和影响还（hái）缺乏系统的（de）研究，因此分析歧义、词（cí）语（yǔ）省（shěng）略、代词所指（zhǐ）、同一（yī）句话在（zài）不同场合或（huò）由不同（tóng）的人（rén）说（shuō）出来（lái）所具有的不（bú）同含义等问题，尚（shàng）无（wú）明确规律可（kě）循（xún），需要加强语义学（xué）和语（yǔ）用学的研究（jiū）才能逐步解决。另一（yī）方面，人（rén）理解（jiě）一（yī）个句子不（bú）是单（dān）凭语法，还（hái）运用了大量的有关知（zhī）识，包括（kuò）生（shēng）活知识和专门知识，这些知（zhī）识无（wú）法全（quán）部贮（zhù）存在计算机里。因此一（yī）个书（shū）面理解系统只能（néng）建立在有限的词汇（huì）、句（jù）型和（hé）特定的主题范围内；计算机（jī）的贮存量（liàng）和运转速（sù）度大大提（tí）高之（zhī）后（hòu），才有可能适当扩大（dà）范围。

由于语（yǔ）言工程、认知科学等主要局（jú）限于实（shí）验室，目前来（lái）看数据处理可能（néng）是NLP应用场景（jǐng）最多（duō）的（de）一个发展方向（xiàng）。实（shí）际上，自（zì）从进（jìn）入（rù）大数据时代，各大平台就没有停止（zhǐ）过对用户数（shù）据（jù）的深（shēn）度挖掘。要（yào）想提取（qǔ）出有（yǒu）用的信息，仅提取关键（jiàn）词、统计词频等（děng）是远（yuǎn）远（yuǎn）不够的，必须（xū）对用户数据(尤其是发（fā）言、评论（lùn）等)进（jìn）行语义上（shàng）的理解。另外，利用离线大（dà）数据统计分析的方法进行NLP任务的研（yán）究（jiū）是目前（qián）非常有潜力的一种研究范式，尤其是谷歌、推特、百度（dù）等大公司在这（zhè）类应用上的成功经验，引领了目前大数据研究的浪潮。

NLP是为各类企（qǐ）业及开发者提供的用（yòng）于文本分析及挖掘的（de）核（hé）心工具，已经（jīng）广（guǎng）泛应用在电商、金（jīn）融、物流、医疗、文化（huà）娱乐等行业客（kè）户的多（duō）项业务中。它可帮助用（yòng）户搭建内（nèi）容搜索（suǒ）、内容推荐（jiàn）、舆情识别及分（fèn）析、文本结构化（huà）、对话机器（qì）人（rén）等智（zhì）能产品，也能够通过合（hé）作，定制个性（xìng）化的解决方案。由于（yú）理（lǐ）解自然（rán）语（yǔ）言，需要关于（yú）外（wài）在世界的广泛知识（shí）以及（jí）运用操作这些知（zhī）识的能力，所以NLP也被视为（wéi）解决强AI的核心问题之一，其未来一般也因此密切结（jié）合AI发展，尤其是设计一个（gè）模仿人脑的神经网络。

训练（liàn）NLP文本（běn）解析AI系统需要采集大（dà）量多源头数据（jù）集，对科学家（jiā）来说是一项（xiàng）持续的挑战：需要使用最（zuì）新的深度学习模型，模仿人类大脑中神经元（yuán）的行（háng）为，在（zài）数百万甚至数十亿的注释（shì）示例中（zhōng）进（jìn）行训练（liàn）来（lái）持续改（gǎi）进。当下一种（zhǒng）流行的NLP解决方案（àn）是（shì）预训练（liàn），它改进了对未标记（jì）文本进行训练的通（tōng）用（yòng）语言模（mó）型，以执行特（tè）定任（rèn）务；它（tā）的（de）思想就是（shì），该模型的参数不再是随机初始化，而是先有一个任务进行训练（liàn）得到一（yī）套模（mó）型（xíng）参数，然后（hòu）用这套参（cān）数对模型进行初始化，再进行训（xùn）练，以获（huò）得更好的预测性（xìng）见（jiàn）解。

目前我们已经进入了以（yǐ）互联网为主要标志的海量信息（xī）时代，这些信息（xī）大部分（fèn）是以自（zì）然语言表（biǎo）示的。一方面（miàn），海量信息也为计（jì）算（suàn）机学（xué）习人类语言提（tí）供（gòng）了更多的“素材”；另一方面（miàn），这（zhè）也（yě）为（wéi）NLP提供了更加宽广的应用舞（wǔ）台。例如，作为NLP的重要应用，搜索引擎（qíng）逐渐成（chéng）为（wéi）人们（men）获（huò）取（qǔ）信息的重（chóng）要工（gōng）具，出现了以谷歌（gē）、百度等为代表的（de）搜索引擎巨头；机器翻译也从实验室走入（rù）寻常百（bǎi）姓家（jiā）；基于自然语（yǔ）言处理的中文输（shū）入法（fǎ）（如搜狗、微软（ruǎn）、谷歌等输入法）成为计算机用户（hù）的必（bì）备工具；带有（yǒu）语音识别的计算机和手机也（yě）正大（dà）行其道，协助（zhù）用户更有效地（dì）生活、工作和（hé）学习（xí）。

现在，NLP领域（yù）已经有了大量的人工标注知识，而深（shēn）度学（xué）习可以通（tōng）过有监督学习得到相关的语义知识（shí），这种知识和人类（lèi）总结的（de）知（zhī）识（shí）应该存（cún）在某（mǒu）种对应关系，尤（yóu）其是（shì）在（zài）一些浅层语义方面。因为人工标注，本质上已（yǐ）经给深度学习提供了（le）学习的目（mù）标；只是深度学习（xí）可以不眠不休地学（xué）习，这种逐步靠（kào）拢学习目标的过程，可能远比人类总结过程来得（dé）更快更好。这一点，从谷（gǔ）歌公司旗下DeepMind研究（jiū）团队（duì）开发（fā）的围棋（qí）软件（jiàn）AlphaGo短时间内（nèi）连胜两位人（rén）类（lèi）围棋（qí）高手的事（shì）实，似乎能（néng）够得到验（yàn）证。

深度学习（xí）在NLP中的应用非常广（guǎng）泛，可以说横（héng）扫（sǎo）NLP的（de）各个应用，从底层的分词、语言模型、句法分析、语音识别等（děng）到高层的语义理解、语用阐释、对话管理、知识（shí）问答等方面都几乎都有深度学习的（de）模型，并且取得了不错（cuò）的（de）效果。有关研究已（yǐ）从（cóng）传统的（de）机（jī）器学习算法转变成更有（yǒu）表现力的（de）深（shēn）度学（xué）习模型，如卷积神经网络和回归神（shén）经网络（luò）。不过，目（mù）前的深（shēn）度学习技术还不具备理（lǐ）解和使用自然（rán）语言所（suǒ）必需的概念（niàn）抽象（xiàng）和逻辑（jí）推理能（néng）力，还有待今后进（jìn）一（yī）步的（de）研（yán）究。

互（hù）联（lián）网（wǎng）搜索引（yǐn）擎已（yǐ）经（jīng）有（yǒu）一段时（shí）间让人们使用会（huì）话语言和术语来（lái）在线搜（sōu）索（suǒ）事物。现（xiàn）在，谷歌公司的（de）云（yún）端硬盘（pán）用户已经可以使（shǐ）用这一功能。用户可以搜索存储在谷歌云端硬盘中的文件和内容，就像使用谷歌搜（sōu）索提供（gòng）的（de）对云端硬盘内置（zhì）NLP的新支（zhī）持一样。该功能（néng）使用户可（kě）以使用（yòng）通常用词组表达的（de）查询以及在实际（jì）对话中将要使用的查（chá）询来更轻松地找到（dào）所需的内容。谷歌公司在在线和移动搜索（suǒ）、移动应用程序以及GoogleTranslate等服务（wù）中（zhōng）广泛使用NLP；该（gāi）公司在这一领域的研究（jiū）是（shì）为提高机器阅读和理（lǐ）解人类语言能（néng）力（lì）所做的更广（guǎng）泛努力的一部分。随着谷歌调整其算法，NLP应该会随着时间的推移（yí）变得更好。

前不久（jiǔ），英国（guó）剑桥量子计（jì）算公（gōng）司（sī）（CQC）宣布（bù），他们利用自然语言的“固有量子”结构，开辟了一个（gè）全新的可（kě）能应用领域。其通过将（jiāng）语法（fǎ）句子（zǐ）翻译成量子线路，然（rán）后在量子计算机上实现生成的程（chéng）序，并（bìng）实际执行问答。这是（shì）第一次在（zài）量子计（jì）算机（jī）上执行NLP。通过使用CQC的一流的、平台无关的可重定（dìng）目标编译器t|ket)™，这些（xiē）程序在IBM量子计算（suàn）机上成功执（zhí）行（háng）并得到结果，整（zhěng）个突（tū）破（pò）朝着实现“意义感知（zhī）”和“语法（fǎ）知悉”的NLP方向迈出了有意义的一（yī）大步——这是计算机时代（dài）早（zǎo）期以来计算机科学家及计算语（yǔ）言学家追寻的（de）梦想。

美国哈佛大学医学院的研究人（rén）员借助NLP技术最近开发出一（yī）种（zhǒng）工具（jù），可以评（píng）估新冠肺炎（COVID-19）患者的（de）病例、社交媒体和健康卫生（shēng）数据（jù）。他们率（lǜ）先（xiān）努力通过（guò）使用机器学习技术查看来自各种来源的数据（jù）和信（xìn）息(包括患者记录、社交媒（méi）体（tǐ）和公共卫生（shēng）数据)来寻（xún）找新冠肺炎（yán）病毒的解决（jué）方案。借助NLP工具，他们还可以搜（sōu）索有关（guān）新冠肺炎病毒（dú）的在线信息（xī），并了（le）解爆发的（de）当前位置（zhì）。另外，研究人员还利用NLP技术对新冠肺炎、药物和（hé）疫苗（miáo）等密集展开（kāi）研究，同时包括临床诊断与治疗以及流行病学研究等（děng）。

中国阿里达摩院（yuàn）的NLP研究（jiū）团队提出了优化（huà）模型Struct BERT，能让机器更（gèng）好地掌握人（rén）类（lèi）语法，加深对自然语言（yán）的理解。使用该模（mó）型（xíng）好比给机器内（nèi）置一个“语法识别器”，使机（jī）器（qì）在面（miàn）对语序错乱或（huò）不符合语法习惯的词句时，仍能准确理解并给出（chū）正（zhèng）确的（de）表达和回应，大大提高（gāo）机器对词语（yǔ）、句子以及语言整体（tǐ）的（de）理解力。这一技术已广泛（fàn）使用于阿（ā）里旗下阿里小蜜、蚂蚁金（jīn）服（fú）、优酷（kù）等（děng）业务。阿里达（dá）摩院的语言（yán）模型和（hé）阅读理解技术也（yě）被（bèi）用（yòng）于（yú）行业赋能（néng），推进AI技术在医疗、电（diàn）力、金融等行业的（de）落地。据（jù）悉（xī），StructBERT模型在（zài）2020年（nián）被评（píng）为全球性能最强的NLP系统（tǒng）。

知名市（shì）场（chǎng）分（fèn）析机（jī）构Mordor Intelligence的一份报告指出，在过去的几年（nián）中，深度（dù）学习（xí）架构和（hé）算法在市（shì）场格局中取得了令人瞩目的进（jìn）步，而语（yǔ）音（yīn）分析解决方案正在主导着这一市场，因为传统的基（jī）于文本的分析已不足（zú）以处理（lǐ）复杂（zá）的（de）业务（wù）问题（tí）。据估计，2025年NLP市（shì）场（chǎng）规模（mó）将（jiāng）比2017年增长14倍（bèi），从30亿美元左右增长到430亿美元以上。

总之，随着互联网的普及和海量信息（xī）的涌现（xiàn），作为AI领（lǐng）域的重（chóng）要研究（jiū）课题和掌上明珠，NLP正在人们的（de）生活、工作、学习（xí）中扮演着越来越（yuè）重要的角色（sè），并将在科技进步与（yǔ）社会发展的过程中发挥越来越重要的作（zuò）用。

文/林峰、李（lǐ）炎（作者（zhě）单（dān）位分别为美国（guó）波士顿大学工学院、普渡大（dà）学科技学院）