自（zì）然语言处理（lǐ）(英文Natural Language Processing，简称NLP)是人工智能（英文Artificial Intelligence，简称（chēng）AI）领域的重要研究课题，被誉（yù）为人工（gōng）智能技术的一个掌上明珠（zhū）；它（tā）研究能实现人与计算（suàn）机（jī）之间用自然（rán）语言进行有效通信的各种（zhǒng）理论和方（fāng）法，涉及面（miàn）极为广（guǎng）泛。国（guó）际（jì）知名学者周海（hǎi）中（zhōng）先生曾经指出：“自然语言处理（lǐ）是（shì）极有吸（xī）引（yǐn）力（lì）的研究领域，它具有重大的理论意义和实用价值。”目前，NLP已成为推动科（kē）技发展的（de）强大动（dòng）力，并成为（wéi）世界各国（guó）综合（hé）国力（lì）竞争（zhēng）的焦点。

NLP主要研究能（néng）实现人与计算机之（zhī）间用自然（rán）语言进行有效（xiào）通信的（de）各种理论和方法（fǎ）。而用（yòng）自然语言与计算机进行通信，有着十分重要（yào）的实（shí）际应用意义，也有着革命性的理论意义。实现人机间自然语言通信（xìn）意味着要（yào）使计（jì）算机既能理解自然语言文（wén）本的意义，也能（néng）以自然语（yǔ）言文本（běn）来表达（dá）给定（dìng）的意图、思想等；前者称为自（zì）然（rán）语言理解（英文Natural Language Understanding，简称NLU），后者称为自然语言生（shēng）成（英文Natural Language Generation，简称NLG）。因此（cǐ），NLP大体包括了NLU和NLG两个部分；因（yīn）为（wéi）处理（lǐ）自然语言的（de）关键是要让计算机（jī）“理解”自然（rán）语言，所以通常把NLU视为NLP，也称为计算语言学。

NLP是一（yī）门融语言（yán）学、计算（suàn）机科学、数学（xué）于一体（tǐ）的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使（shǐ）用的语言（yán），所以它与语言（yán）学的研究（jiū）有着密切的联系（xì），但又有重要的区（qū）别。NLP并（bìng）不是一般地研究自然（rán）语言，而（ér）是（shì）研制能有效（xiào）地实现自然（rán）语言通信的计（jì）算机系统，特（tè）别是其中的软件系统。因而它是计算机（jī）科学的（de）一部（bù）分。可以说，NLP是（shì）计（jì）算机科学（xué）、语言学、AI等关注计算机和人类语言之间的相互（hù）作用的（de）领域。目（mù）前，人们对AI的需求（qiú）也从计算（suàn）智（zhì）能、感知智能到了以NLP为代表的认知（zhī）智能的层（céng）面。没有成功的NLP，就不会有真正的（de）认知智（zhì）能。

由于AI包括感（gǎn）知智能（néng）（比（bǐ）如图像（xiàng）识别、语言识别和（hé）手势识别等）和认知（zhī）智（zhì）能（主（zhǔ）要是语言理解知识（shí）和推理（lǐ）），而语言在认知（zhī）智（zhì）能起到最核心的作用（yòng）。如果能把语言问题解决了，AI最难（nán）的部分也就基本解决了（le）。美国微（wēi）软公司创始人比尔·盖茨先生曾经表（biǎo）示，“语言理解是人工（gōng）智能领域皇冠上的明珠”。前微软（ruǎn）公司（sī）全球执（zhí）行（háng）副总裁沈向（xiàng）洋先生也在公开演讲时说：“懂（dǒng）语言者得天（tiān）下……下（xià）一个十年，人（rén）工智（zhì）能的突（tū）破在自然语言的理解……人工智能（néng）对人类影（yǐng）响最为（wéi）深刻的就是自然语言方面”。由于理解自然语（yǔ）言需要关于外（wài）在世界的广泛（fàn）知识（shí）以及运（yùn）用操（cāo）作（zuò）这（zhè）些知识（shí）的能力（lì），所以NLP也被视（shì）为解决AI完备(AI-complete)的核心问题之一。可以说，NLP目前是AI领域的重要研（yán）究课题，对它的研究也是充满魅（mèi）力（lì）和挑战的。

当前AI技术在认知智能层面仍面（miàn）临诸多（duō）挑战。如果我们有（yǒu）所推进的话，我们的（de）认知智能（néng）就会进一（yī）步提（tí）升，包括语言（yán）的理（lǐ）解水平（píng）、推理（lǐ）水平（píng）、回答问题能力、分析能力（lì）、解（jiě）决问（wèn）题的能力、写作（zuò）能（néng）力、对话能（néng）力等。然后再加上感知智能的（de）进步，声音、图象、文（wén）字的识别和生成的能力（lì），以（yǐ）及（jí）多模（mó）态（tài）文、图交叉的能力，通过文（wén）字可以生成图（tú）象，根据图象（xiàng）可以生成描述的文字等等，我们就可以推（tuī）进很多人类的应用，包括（kuò）搜索（suǒ）引擎、智能客服，包（bāo）括（kuò）教育、财政、电子商务（wù）等（děng）各个方面的应用；也可以把AI技术（shù）用在我们的（de）产业上，帮助产业（yè）实（shí）现数（shù）字化转（zhuǎn）型。

最早的NLP研（yán）究工（gōng）作是机器（qì）翻（fān）译。1949年，美国知（zhī）名科学家沃伦·韦弗先（xiān）生首先提出了（le）机器翻译（yì）设计方案。20世纪60年代，许（xǔ）多（duō）科学家对机器翻译曾有大（dà）规模的研究工作，耗费了（le）巨（jù）额费用；但他们显（xiǎn）然（rán）是低估了自然语言的复杂（zá）性，语言处理的理论（lùn）和技（jì）术均不成熟，所以进展不大（dà）。当（dāng）时的主要做法（fǎ）是存储两种语言的单词、短语对应译法的大辞典（diǎn），翻译时一一（yī）对（duì）应，技（jì）术（shù）上只（zhī）是调整语言的同条（tiáo）顺序。但日常生活中（zhōng）语言的翻译远（yuǎn）不是（shì）如此简单，很多时候还要参（cān）考某句话前后的意思，需要上下文联系起来才（cái）能正确翻译——这（zhè）就是机译技术难度高之所在。

大（dà）约（yuē）20世纪90年代开始（shǐ），NLP领域发生了巨大的变化。这种（zhǒng）变化有两个（gè）明显的特征：(1)对系统的输入，要求研制的NLP系统（tǒng）能处理大规模的真实文本，而（ér）不是如以（yǐ）前的研究性系统那样，只能处理很少的词条（tiáo）和典（diǎn）型句子。只有这（zhè）样，研制的系统才有真正（zhèng）的实用价值（zhí）。(2)对系统的输出，鉴于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然（rán）语言文（wén）本进行深层的理解，但要能从中抽取有用的（de）信息。同时，由于强调（diào）了“大规模”和（hé）“真实（shí）文本”，所（suǒ）以下（xià）面两方面的（de）基础性工作也得（dé）到了重（chóng）视和加强：(1)大规模真实语（yǔ）料库的研（yán）制。大规模（mó）的经过不同深度（dù）加工的真（zhēn）实文（wén）本的语料（liào）库，是研究（jiū）自然（rán）语言统计性质的基（jī）础；如（rú）果没有这样的语料（liào）库（kù），统计方（fāng）法（fǎ）只能是无源之水。(2)大（dà）规模、信（xìn）息丰富的词典（diǎn）的编制工作。因（yīn）此规模为几万，十几万（wàn），甚至几十万（wàn）词，含有（yǒu）丰富的信（xìn）息(如包含词的搭（dā）配信息)的计算机可用词典对NLP的（de）重要性是很明显的。

系统（tǒng）的输入与输出（chū）这两（liǎng）个特征（zhēng）在NLP的诸多领域（yù）都有所体现，其发（fā）展直接促进了计算机自动检（jiǎn）索技术的出现和兴起。实际上，随着（zhe）计算机技术的不断发（fā）展（zhǎn），以海（hǎi）量计算为基础的机（jī）器学习、数据挖掘、数据建模等（děng）技（jì）术的表现（xiàn）也愈发优异。NLP之所以能够（gòu）度（dù）过“寒冬”，再次发展，也是因为计算机科学（xué）与（yǔ）统计科学的不（bú）断结合，才让人类甚至机器（qì）能够（gòu）不（bú）断从大量数据中发现“特征”并加以（yǐ）学习（xí）。不过要（yào）实（shí）现（xiàn）对自然语（yǔ）言真正意义上的理解，仅（jǐn）仅从（cóng）原始文本中（zhōng）进行学（xué）习是不够的，我们还需要新的方法和模型。

目前存在的问题主要有两个方（fāng）面（miàn）：一方面，迄今为止（zhǐ）的语法都限于（yú）分（fèn）析（xī）一（yī）个（gè）孤立的句子，上下（xià）文（wén）关（guān）系和谈话环境对本（běn）句的约（yuē）束（shù）和影（yǐng）响还缺乏系统的研究，因此（cǐ）分析歧义、词（cí）语省略、代词（cí）所（suǒ）指（zhǐ）、同（tóng）一句话在不（bú）同（tóng）场合或由（yóu）不同的人说出来所具（jù）有的不同含义等问题，尚无明确（què）规（guī）律可循，需要加强（qiáng）语义学和语用学的研究才（cái）能逐步解（jiě）决。另一方（fāng）面，人理解一（yī）个句子不是单凭语法，还运用了大量的（de）有关知识（shí），包括生活（huó）知识和专（zhuān）门知（zhī）识（shí），这些知识无法（fǎ）全部贮存在（zài）计算机里。因此一个书面（miàn）理解（jiě）系统（tǒng）只能建立在有限的词汇（huì）、句型和特定的主题范（fàn）围（wéi）内；计算机的贮存量和（hé）运转速度大（dà）大提高之后，才有可能适（shì）当扩（kuò）大范（fàn）围（wéi）。

由于（yú）语言工程、认知科学（xué）等主要局（jú）限于实验（yàn）室，目前（qián）来（lái）看数据处理（lǐ）可能是NLP应用场景（jǐng）最多的一个发展方向（xiàng）。实际（jì）上，自从进入（rù）大数（shù）据时代，各大平台就没有（yǒu）停（tíng）止过对用户（hù）数据（jù）的深度挖掘。要想（xiǎng）提（tí）取出有用的信（xìn）息，仅提取（qǔ）关键词、统（tǒng）计词频等是远远不够的，必须（xū）对（duì）用户数据(尤其是发（fā）言、评论（lùn）等)进行语义上的理解。另外，利用离线大数据（jù）统计分析（xī）的方法进行（háng）NLP任务的研究是（shì）目前非常有潜力的一（yī）种研究范式，尤其是谷歌、推特、百度等大公司（sī）在这（zhè）类应（yīng）用（yòng）上的成功经验，引领了目前大数据研（yán）究（jiū）的浪潮。

NLP是（shì）为各类企（qǐ）业及开发者提供的（de）用于文本分析（xī）及挖掘的核心工具，已经广泛应用在（zài）电商、金融、物流（liú）、医疗、文（wén）化娱乐等行业客（kè）户的多项业务中。它可帮（bāng）助用户搭建内容（róng）搜索、内容推荐、舆情识别及分析、文本结构化、对（duì）话机器人等智能（néng）产品，也能够通过（guò）合（hé）作，定（dìng）制个性化的解（jiě）决方案。由于理（lǐ）解自然语言，需要关（guān）于外在（zài）世界（jiè）的广泛（fàn）知（zhī）识以及运用（yòng）操作这些知识的能力（lì），所以（yǐ）NLP也被（bèi）视为解决强AI的核（hé）心问题（tí）之一，其未来一般也（yě）因（yīn）此密切结合AI发展，尤其是（shì）设计一个模仿人脑的神（shén）经网络。

训练NLP文本解析AI系统需要采集大（dà）量多源头数（shù）据集，对科学家来（lái）说是一项持续的挑（tiāo）战（zhàn）：需（xū）要使用最新的深（shēn）度学习（xí）模型，模仿人类（lèi）大脑（nǎo）中（zhōng）神经元的（de）行（háng）为，在数百万甚至数（shù）十亿的注释（shì）示例中进（jìn）行训（xùn）练来持续改进。当（dāng）下一（yī）种流行的NLP解决（jué）方案（àn）是预训练，它改（gǎi）进了对未标记文本进行训练的通用语言模（mó）型，以（yǐ）执行特定任（rèn）务；它的思想就是，该模（mó）型的参数不（bú）再是随机初始化，而是（shì）先有一个任务进行（háng）训练（liàn）得（dé）到一套（tào）模型参数，然（rán）后（hòu）用这套参数对模（mó）型进行初（chū）始化（huà），再进行训练，以获得更好的预测性见解。

目前我们已经进入了以互联（lián）网（wǎng）为主要（yào）标志的海量信（xìn）息（xī）时代，这些信息大部分是以自然（rán）语言表示的。一方（fāng）面，海量（liàng）信息（xī）也为计算机学（xué）习（xí）人类语言提供了更多的“素材”；另（lìng）一（yī）方（fāng）面，这也为（wéi）NLP提供了更加宽广的应用舞台。例（lì）如，作为NLP的重要应用，搜（sōu）索（suǒ）引擎逐渐成为人们获取信息的重要工具，出现了以谷歌（gē）、百度等（děng）为代表的搜索引擎巨头；机器翻译也从实（shí）验室走入寻常百姓家；基于自然语言处理（lǐ）的中文输入法（如搜（sōu）狗、微软、谷歌等输入法（fǎ））成为计算机用户的必备工具；带（dài）有语音（yīn）识别的（de）计算机和手机也（yě）正大行其道，协助用户更有效地生活、工作和（hé）学习（xí）。

现在，NLP领域已经有了大量的人工标（biāo）注知识，而深（shēn）度学习可（kě）以通过（guò）有监（jiān）督学习（xí）得到相关的语（yǔ）义知（zhī）识，这（zhè）种知识和人类总结的知识应该存在某种（zhǒng）对（duì）应关（guān）系，尤其是在一些浅层（céng）语义方（fāng）面。因为人工标注，本质上已经给深度学习（xí）提（tí）供了学习的（de）目标；只是（shì）深（shēn）度学习可以不眠不休地学习，这（zhè）种逐步靠拢学习（xí）目标（biāo）的过程，可能远比（bǐ）人类总结（jié）过程来得更快更好。这一点，从（cóng）谷歌公司旗下DeepMind研究团队开发的围棋软件AlphaGo短时（shí）间内连胜（shèng）两位人（rén）类围棋高手的事（shì）实，似乎能够得到验（yàn）证。

深度学习在（zài）NLP中的应用非常广泛，可以说（shuō）横扫NLP的各个应用（yòng），从（cóng）底（dǐ）层（céng）的分词（cí）、语言模型、句法分析、语音（yīn）识别等到高层的语义理解、语用阐（chǎn）释（shì）、对话管理、知识问答等方面（miàn）都几（jǐ）乎都有深（shēn）度学（xué）习的模型，并且取（qǔ）得了不错的效果。有关研究已从传统的机器学习算（suàn）法（fǎ）转变成更有表（biǎo）现力的深度学习模（mó）型，如（rú）卷积神经网（wǎng）络和（hé）回归（guī）神经网络。不过，目前的深度学习技术还不（bú）具备理（lǐ）解（jiě）和（hé）使用自（zì）然（rán）语言所必需的概念抽象和逻辑推（tuī）理能（néng）力，还有（yǒu）待今后进（jìn）一步的研究。

互联网搜索引擎已经有一（yī）段（duàn）时间（jiān）让人（rén）们使用会话语言和术语来在线搜索事物。现在，谷（gǔ）歌公司的（de）云端硬盘用户（hù）已（yǐ）经可（kě）以使用这一（yī）功能。用户可以（yǐ）搜（sōu）索存储在谷歌云端硬盘中的文件和内容，就像使用谷歌搜索提供的对云（yún）端硬盘内置NLP的新（xīn）支持一样。该功能使（shǐ）用户可（kě）以使用（yòng）通（tōng）常用词组（zǔ）表达（dá）的查询以及在实际对话中将要使（shǐ）用（yòng）的查询（xún）来（lái）更轻松（sōng）地找到所需的内（nèi）容。谷（gǔ）歌公司在在线（xiàn）和移动（dòng）搜索、移动应用程序以及（jí）GoogleTranslate等服务中广泛使（shǐ）用NLP；该公司在这一（yī）领域（yù）的研究是为提高机器阅读和理（lǐ）解（jiě）人类语言能力所做的（de）更广泛（fàn）努力的一部分。随着（zhe）谷歌（gē）调整其算法，NLP应该会（huì）随着时间的推移变得更好。

前不久，英国（guó）剑桥量子计算公司（CQC）宣布，他们利用（yòng）自然语言的“固有量子”结构，开辟了（le）一（yī）个（gè）全（quán）新的可能（néng）应用领域。其通（tōng）过（guò）将语法（fǎ）句子翻译（yì）成量子（zǐ）线路（lù），然后在量子计（jì）算机上（shàng）实（shí）现生成的程序，并实际执行问答。这（zhè）是第一（yī）次在（zài）量子计算机上执行NLP。通过使用CQC的一流的（de）、平台无关的可（kě）重定目标编译器t|ket)™，这些程（chéng）序在IBM量子计算（suàn）机上（shàng）成功（gōng）执行并得到结果，整个突（tū）破朝着实现（xiàn）“意（yì）义感知”和“语法（fǎ）知悉”的NLP方向迈（mài）出了有意（yì）义的一大步（bù）——这（zhè）是计算（suàn）机时代早期以来计算机科学家及计算语言（yán）学家追寻的梦想（xiǎng）。

美国哈佛大学医学院（yuàn）的研（yán）究人员借助NLP技术（shù）最近开发出一种工具，可以评估新冠肺（fèi）炎（COVID-19）患者的病例、社交媒体和（hé）健康（kāng）卫生数据（jù）。他们（men）率先努力通过（guò）使用机（jī）器学习技术查看来自（zì）各种（zhǒng）来源的数据和信（xìn）息(包（bāo）括患者（zhě）记录、社交媒体和（hé）公共卫生（shēng）数据（jù）)来寻找新冠肺炎病毒的解决（jué）方案。借助NLP工具，他们（men）还可以搜索（suǒ）有关（guān）新冠肺炎病毒的在线信息，并了解爆（bào）发的当前位置。另外，研究人员还（hái）利用NLP技术（shù）对（duì）新（xīn）冠肺炎、药物和（hé）疫苗等密集展开研究，同时包括临床（chuáng）诊断（duàn）与治疗以及流行病学研究等。

中（zhōng）国阿里（lǐ）达（dá）摩院的NLP研究团队提出了优化模（mó）型Struct BERT，能（néng）让机器更好（hǎo）地掌（zhǎng）握人（rén）类语法，加（jiā）深（shēn）对自然语言的理解。使用该模型好比给（gěi）机器内置一个“语法识别器”，使（shǐ）机（jī）器在面对语序（xù）错乱或（huò）不符合语法（fǎ）习惯的词句（jù）时，仍能准确（què）理解（jiě）并给出正确的表达和回应，大（dà）大（dà）提高机器对词语、句子以及语（yǔ）言整（zhěng）体的理解力。这一技术（shù）已广泛使用于阿里旗下阿里小（xiǎo）蜜、蚂蚁金服、优酷（kù）等业务。阿里达摩院的语言模型（xíng）和阅（yuè）读（dú）理解技术也（yě）被（bèi）用于行业赋能，推进AI技术在（zài）医疗（liáo）、电力（lì）、金融等行业的落地。据悉（xī），StructBERT模型在2020年被（bèi）评为（wéi）全球性能最强的NLP系统（tǒng）。

知名市（shì）场（chǎng）分析机（jī）构（gòu）Mordor Intelligence的（de）一份报（bào）告指出，在过去的几（jǐ）年（nián）中，深度学习架构和算法在市场格局中取得了令（lìng）人瞩目的进步，而语音分析解决方案正在主导着这一市场（chǎng），因为（wéi）传统的基于文本（běn）的（de）分析（xī）已（yǐ）不足以（yǐ）处（chù）理复杂的业务（wù）问题。据估（gū）计，2025年NLP市场规模将比2017年增长14倍，从30亿（yì）美元左右增长到430亿美元以上。

总之，随（suí）着互联网的（de）普及和海量信息的涌（yǒng）现，作为AI领（lǐng）域的重要研究课题和掌（zhǎng）上明珠，NLP正（zhèng）在（zài）人们的生活、工作、学习中扮演（yǎn）着（zhe）越来越（yuè）重要（yào）的角色，并将在科技进（jìn）步与社会发（fā）展（zhǎn）的过程（chéng）中发挥越来越重要的作用（yòng）。

文/林峰（fēng）、李炎（作者单位分（fèn）别为美（měi）国波士顿大（dà）学工（gōng）学院、普渡大学科技学（xué）院）