自然语言处理技术与应用

自然语言处理（NLP，natural language processing）是指用计算机对汉语、英语、日语等人们日常使用的语言进行理解、转化、推理、生成等过程。它是实现人机自然交流的一项重要内容，也是体现机器智能的一个重要方面，不然在图灵测试中就不会考虑用对话的方法来判断是人还是机器了。通俗地说，自然语言处理是希望机器能像人一样，具备正常的语言理解和输出能力。

通常自然语言处理和智能语音处理是紧密关联的。识别了语音之后，为了进一步理解，就需要采用自然语言处理的相关技术，而自然语言处理完成后，常常也会采用语音合成的方式进行输出。为了区别于智能语音处理，这里自然语言处理主要指通过对词、句子、篇章进行分析，对里面的内容等进行理解，并在此基础上产生人类可以理解的语言格式。具体来说，自然语言处理包括自然语言理解（natural language understanding）和自然语言生成（natural language generation）两大部分，由此可以进一步产生一些更具体的技术，比如机器翻译、问答系统、阅读理解、机器创作等。

自然语言处理的难点首先在于数据大多都是非结构化的，而且语言规律非常复杂，语言可以自由组合，甚至发明创造一些新的表达方式。语言还存在着多样性和歧义性，很多时候语言的含义是和一定领域的知识、和上下文相关的。另外，语言还具有鲁棒性，有时就算出现错别字或者发音不标准，也不影响表达意图。(www.xing528.com)

在算法实现上，自然语言理解早期是基于规则的，比如上下文无关文法（CFG，context free grammer）。后来出现了基于统计学的方法，比如支持向量机法等。随着深度学习的出现，又出现了许多基于深度学习的方法，这些也是目前表现较好的算法。这类算法首先通过词嵌入（word embedding）算法，比如word2vec、BERT（bidirectional encoder representations from transformers）等，将每个输入的单词转换为词向量，然后用各种深度学习的模型进行训练，比如基于卷积神经网络、基于注意力机制的编解码模型（transformer）等。

自然语言生成早期通过简单的数据合并实现，后来采用模板化的方式输出结果，能动态地修改模板中的一些数据。现在更高级的方式能像人类一样，考虑上下文，理解意图，将结果以方便用户阅读和理解的方式生动地呈现出来。