人工智能（7）-自然语言处理

人工智能之自然语言处理NLP

自然语言是认知的基础，智能的源泉，人类智慧的结晶。语言的沟通与交流推动了人类的智能的产生与发展，也不断地将人工智能带到新的高度。

计算机使用的是机器语言（结构化数据），人类讲的是自然语言（非结构化数据）。若想让计算机模仿人类的智能，那么首先就要设计一种机器的内部数据结构来表示自然语言，同时还需要有二者之间的转换机制。自然语言和机器语言二者之间的转换就是彼此理解与生成的关系。自然语言处理的任务，就是实现这种理解与生成。

自然语言处理NLP（Natural Language Processing)是指机器理解并解释人类写作、说话方式的能力，即需要建立能够理解自然语言的系统。自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。

自然语言处理NLP目标是让机器在理解自然语言上像人类一样智能，其最终目标是弥补人类交流（自然语言）和计算机理解（机器语言）之间的差距。显然，作为人工智能一个分支的自然语言处理NLP是人工智能中最困难的问题之一，而对自然语言处理NLP的研究充满了魅力和挑战。

自然语言处理NLP研究内容和范围包括：1）文本朗读（Text to speech）/语音合成（Speech synthesis）；2）语音识别（Speech recognition）；3）中文自动分词（Chinese word segmentation）；4）词性标注（Part-of-speech tagging）；5）句法分析（Parsing）；6）自然语言生成（Natural language generation）；7）文本分类（Text categorization）；8）信息检索（Information retrieval）；9）信息抽取（Information extraction）；10）文字校对（Text-proofing）；11）问答系统（Question answering）；12）机器翻译（Machine translation）；13）自动摘要（Automatic summarization）；14）文字蕴涵（Textual entailment） 等。

自然语言处理NLP研究难点包括：1）单词的边界界定；2）词义的消歧；3）句法的模糊性；4）有瑕疵的或不规范的输入；5）语言行为与计划。自然语言处理NLP的困难关键在于消除歧义问题，如词法分析、句法分析、语义分析等过程中存在的歧义问题，简称为消歧。而正确的消歧需要大量的知识，包括语言学知识（如词法、句法、语义、上下文等）和世界知识（与语言无关）。由于歧义的存在给自然语言处理带来两个主要困难：a）当语言中充满了大量的歧义，分词难度很大，同一种语言形式可能具有多种含义；b）消除歧义所需要的知识在获取、表达以及运用上存在困难。由于语言处理的复杂性，合适的语言处理方法和模型难以设计。此外，正确理解人类语言还要有足够的背景知识，特别是对于成语和歇后语的理解。

自然语言处理（NLP）是信息时代最重要的技术之一。通过利用自然语言处理（NLP），开发者可以组织和构建知识来执行自动摘要，翻译，命名实体识别，关系提取，情感分析，语音识别和话题分割等任务。自然语言处理（NLP）的应用无处不在：网络搜索，手写体和印刷体字符识别，语音识别后实现文字转换，信息检索，广告，电子邮件，客户服务，语言翻译，发布报告，抽取与过滤，文本分类与聚类，舆情分析和观点挖掘等。它们分别应用了自然语言处理当中的语法分析、语义分析、篇章理解等技术，是人工智能界最前沿的研究领域。时至今日自然语言处理（NLP）技术的发展已经把自然语言识别准确率从70%提高到了90%以上，但只有当准确率提高到99%及以上时，才能被认定为自然语言处理的技术达到人类水平，这仍然是巨大的困难和挑战。

早期的自然语言处理（NLP）方法是基于规则的方法。现在，自然语言处理（NLP）方法是基于深度学习（Deep Learning）的方法。深度学习模型需要大量的标记数据来训练和识别相关的相关性，汇集这种大数据集是当前NLP的主要障碍之一。深度学习是一个更灵活，直观的方法。自然语言处理（NLP）依靠机器学习来自动学习这些规则，而不是手工编码大量的规则集。深度学习将特征提取这个环节交给深度网络去自动完成，通过更高的计算成本换取更全面更优良的文本特征。一般来说，分析的数据越多，模型越精确。

自然语言处理（NLP）基于深度学习，深度学习是机器学习里面一个比较火的Topic，机器学习主要基于统计学。学习NLP需要数学（微积分、统计与概率、线性代数、动态规划和凸优化等）和机器学习的基础知识。深度学习包括基于稀疏编码、神经网络、基于玻尔兹曼机的不同深度学习算法。

学习NLP还需要学好语言本身，因为语言是一种约定俗成的社会现象，从表象上看其数据结构是一种序列，但是序列构成上英文和中文有很大的不同。英语的基本语素是简单的词，词性和句法成分较为清晰；而中文由于缺少空格，同时一词多性情况非常多，因此两种语言的研究方法并不完全相同。中文语言在处理时的第一步要做的就是分词。分词之后，还有句法分析、信息抽取、语义理解、知识图谱等研究方向。

在编程方面，学习NLP需要学习Python，Tensorflow(keras)，c/c++等。

开源NLP库介绍：

Apache OpenNLP：一种机器学习工具包，提供标记器，句子分段，词性标注，命名实体提取，分块，解析，共参考解析等等；

自然语言工具包（NLTK）：2001年推出，至今发展非常活跃。它的主要作用是为了教学，至今已经在20多个国家60多所高校使用，提供用于处理文本，分词，词根计算，分类，标记化，词法分析，语义分析，解析等模块的Python库。

斯坦福的NLP：一套NLP工具，提供词性标注，命名实体识别器，共识解析系统，情感分析等等。

复旦的FNLP：基于机器学习的中文自然语言文本处理开发工具包——复旦自然语言处理（FNLP）。

结语

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。自然语言处理（NLP）是一门融语言学、计算机科学、数学和人工智能于一体的科学。NLP 是一个困难的领域，对语言的理解需要不断完善，但又充满了希望，而且进步快速。自然语言处理（NLP）很可能是人工智能的下一个突破口。我们相信 NLP持续发展将改变人们的生活和工作方式，而且还将重塑互联网的未来。