自然语（yǔ）言处理(英文Natural Language Processing，简（jiǎn）称NLP)是人工（gōng）智能（英文Artificial Intelligence，简（jiǎn）称AI）领（lǐng）域（yù）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（tā）研究能实现人与计算机之间（jiān）用自然语言进行有效通（tōng）信的各种理论和方（fāng）法，涉及（jí）面极为广泛（fàn）。国际知名学者周海（hǎi）中先生曾（céng）经指出：“自然语（yǔ）言（yán）处（chù）理是极有吸引力（lì）的研究领域，它（tā）具（jù）有（yǒu）重大的理（lǐ）论（lùn）意（yì）义和实用价值。”目前，NLP已成（chéng）为（wéi）推（tuī）动科技发展的（de）强（qiáng）大（dà）动力（lì），并成为世界各国综合（hé）国力竞（jìng）争的（de）焦点。

NLP主要研（yán）究（jiū）能实现人（rén）与（yǔ）计（jì）算（suàn）机（jī）之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。而（ér）用自然语言与计算机（jī）进行通信，有着十分重（chóng）要的实（shí）际（jì）应用（yòng）意义，也（yě）有着（zhe）革命性的理论意义（yì）。实现（xiàn）人机间自然语言（yán）通信意味着要使计算机既能理解自然语言文本的意义，也（yě）能以自然语言文本来表（biǎo）达给定的（de）意图、思想等（děng）；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（zì）然语言（yán）生成（英文Natural Language Generation，简称NLG）。因此，NLP大（dà）体包括了NLU和NLG两（liǎng）个部分；因为处（chù）理自然语言的（de）关键是（shì）要让计算（suàn）机“理（lǐ）解”自然语言，所以通常把NLU视为NLP，也称（chēng）为计算语（yǔ）言学。

NLP是一（yī）门（mén）融语（yǔ）言学、计算机科学、数学于一体（tǐ）的科学。因此，这一领域的研究（jiū）将涉及自然语言（yán），即（jí）人们日常使用（yòng）的语言，所以它与语言学的（de）研究有着（zhe）密切的联（lián）系，但又（yòu）有重要（yào）的区（qū）别（bié）。NLP并不是一般地（dì）研究（jiū）自然语言，而是研制能有效地（dì）实（shí）现自然（rán）语言通（tōng）信的（de）计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计（jì）算机（jī）科学的一部分。可以（yǐ）说，NLP是计算机科学、语（yǔ）言（yán）学（xué）、AI等关（guān）注计（jì）算机和人类语言之间（jiān）的相互（hù）作用的领（lǐng）域。目前，人们（men）对AI的需求也从计算智（zhì）能、感知智能到了以NLP为代表的认知智（zhì）能的层面。没有成（chéng）功的NLP，就不会有（yǒu）真正的认知智（zhì）能。

由于AI包括（kuò）感知智能（比如图像识别、语言识别和手势（shì）识别等）和认知智能（主要是语言理解（jiě）知识和推理），而语言在（zài）认知智（zhì）能起到（dào）最核心的作用。如果能把语（yǔ）言问题解决了，AI最难的（de）部分也（yě）就基（jī）本解决（jué）了。美国微软公司创始人比尔·盖茨先生曾经（jīng）表示，“语言理解是人工智能领域（yù）皇冠（guàn）上的明珠（zhū）”。前（qián）微（wēi）软公司全球执行副总裁沈向洋先生也在公开演讲时说：“懂语言者得天下（xià）……下一个十年（nián），人工智能的（de）突破在自然语言的理解……人（rén）工智能对人类影（yǐng）响最为深刻的就是自然语言方面”。由于理（lǐ）解自（zì）然语言需要关于外（wài）在世界的广泛知识以（yǐ）及（jí）运用操（cāo）作（zuò）这些（xiē）知（zhī）识的能力（lì），所以NLP也被视为（wéi）解决AI完备（bèi）(AI-complete)的（de）核心问题之一。可以说，NLP目前是AI领（lǐng）域（yù）的重要研究课题，对它的研究也是充满（mǎn）魅力和挑战的。

当（dāng）前AI技（jì）术在认知智能层面仍面临诸多挑战（zhàn）。如果（guǒ）我们（men）有（yǒu）所推进的话，我（wǒ）们（men）的（de）认知（zhī）智能就会进（jìn）一步提（tí）升（shēng），包括语言的理（lǐ）解水平、推理水平（píng）、回答问题能力、分析能力、解决问题（tí）的能力、写作（zuò）能力、对话（huà）能（néng）力等（děng）。然后再加上感知（zhī）智能的（de）进（jìn）步，声音、图象、文字的识别和生成的能力，以及多模态文、图交叉（chā）的能力，通（tōng）过文字可以生成图象，根据图象可以生成（chéng）描述的文字（zì）等等（děng），我们就（jiù）可以推进很（hěn）多人类的应用，包（bāo）括搜索引擎、智能客服，包括教育、财（cái）政、电子商务（wù）等各个方面的应用；也可以（yǐ）把AI技术（shù）用在我们的产业上，帮助产（chǎn）业实现数字化转型。

最（zuì）早（zǎo）的NLP研究工作是（shì）机器翻（fān）译。1949年，美国（guó）知名科学家沃伦（lún）·韦弗先生首先（xiān）提出了机器翻译设计（jì）方（fāng）案（àn）。20世（shì）纪（jì）60年代，许（xǔ）多科学家对（duì）机器翻译曾有大规模的研究工（gōng）作，耗费（fèi）了巨额（é）费用（yòng）；但他们显然（rán）是低估了自然语言的复杂（zá）性，语言处理的理论和技术均（jun1）不成熟，所以进展不（bú）大（dà）。当时的主要做法是存储两种语言的单词（cí）、短语对（duì）应译法（fǎ）的大辞（cí）典，翻（fān）译时一一对应，技术上只是调整语言的同条顺序。但（dàn）日常生活中语言的（de）翻译远（yuǎn）不是（shì）如此简单，很多时候还要参考某句话前后的意思，需要上下文联（lián）系起来才能正确翻译——这就（jiù）是机译技术难度高之（zhī）所在。

大（dà）约20世纪90年（nián）代（dài）开（kāi）始，NLP领域发生（shēng）了巨大（dà）的变（biàn）化。这种变化有两个明显的特征：(1)对系统的（de）输入，要（yào）求研制的NLP系统能处理大规模的真实文本（běn），而不（bú）是如以前的研究性系统那（nà）样，只能处理很少的词条和典型句子。只有（yǒu）这样（yàng），研制的（de）系统才有真（zhēn）正的（de）实用价值。(2)对系统的（de）输出（chū），鉴（jiàn）于真（zhēn）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语言文（wén）本进行深层的理解，但要能从中（zhōng）抽取有用（yòng）的（de）信息。同时（shí），由于强调（diào）了“大规（guī）模”和“真实文（wén）本”，所以下面两方面的基（jī）础性工作也得到了重视和加（jiā）强：(1)大规模真实（shí）语料库（kù）的研制。大规模的经过不同深度加工的真实文（wén）本的语料（liào）库，是研究（jiū）自然语（yǔ）言统计性（xìng）质的基础；如果没有这样的语料库（kù），统（tǒng）计方法只能是无源之（zhī）水。(2)大（dà）规模、信（xìn）息丰富的词典的编制工作。因此规模（mó）为几万，十几万，甚（shèn）至几十万词，含有丰富的信息（xī）(如包含词（cí）的搭配信息)的计算机可用（yòng）词典对NLP的重要性是很（hěn）明显的。

系统的输入与输出这两（liǎng）个特征在NLP的（de）诸多领域都（dōu）有所（suǒ）体（tǐ）现，其发展直接促进了（le）计算机自动检索技术（shù）的出（chū）现和兴起。实际上，随着计（jì）算机技术的不断发展，以海量计算为基础的机（jī）器学（xué）习、数据挖掘、数据建模等技术的（de）表（biǎo）现也愈发优异。NLP之所（suǒ）以能够度（dù）过“寒冬”，再次发展，也（yě）是因（yīn）为计算机科学与统计（jì）科学的不断结合，才让人类甚至机器能够不断从大量（liàng）数据中发现（xiàn）“特征”并加以学习。不过要（yào）实现对自然语言真正意义上（shàng）的理解，仅仅（jǐn）从（cóng）原始文本中进（jìn）行学习是不够的，我们还需要新（xīn）的方（fāng）法和模型。

目前存在（zài）的问（wèn）题主要有（yǒu）两个方面：一方面，迄今（jīn）为止的（de）语法都（dōu）限于分析（xī）一个孤立的（de）句子，上下（xià）文关系（xì）和谈（tán）话环境对本（běn）句（jù）的约束和影响（xiǎng）还缺乏系统的研究（jiū），因此分析歧义、词语省略（luè）、代（dài）词所指、同一句话在不同场合或（huò）由不同的人（rén）说出来所具（jù）有的（de）不同含义等（děng）问题，尚无（wú）明确规律可（kě）循，需（xū）要加强（qiáng）语义学和语用学的（de）研究（jiū）才能逐步解决。另一方面，人理解一（yī）个句子不是单（dān）凭语（yǔ）法，还运用了（le）大量的有关（guān）知识，包括生活知（zhī）识和专门知识，这些知（zhī）识无法（fǎ）全部贮存在计算机里。因（yīn）此一（yī）个（gè）书面理（lǐ）解（jiě）系统只能（néng）建立（lì）在有（yǒu）限的词汇（huì）、句型和特定的主题范围（wéi）内；计（jì）算机的贮存量和运转速度大（dà）大提高之后，才有可能适当扩大范围。

由于语言工程、认知科学等主要局限于实验室，目前来看数据处理可能是NLP应用（yòng）场景最（zuì）多的一个发展方向。实际上，自从（cóng）进入大数据时（shí）代，各大平台就没（méi）有停止过对用户（hù）数据的深（shēn）度（dù）挖掘。要（yào）想（xiǎng）提取出有用的（de）信息（xī），仅提取关（guān）键词、统计词频等是远远不够的，必须对用户数据(尤其（qí）是发言、评论等)进行语义上的理解。另外，利用离线大数据统（tǒng）计（jì）分析的方法（fǎ）进行NLP任务的研（yán）究是目前非常有潜力的一种研究范式，尤其是（shì）谷歌、推特、百度等（děng）大公司在这类应用上的成功经验，引领了目前大数据研究的浪潮。

NLP是为各类企业及开发（fā）者提供的用于（yú）文本分（fèn）析及挖（wā）掘的核心工具，已经广（guǎng）泛应用在电商、金融、物流、医疗、文化（huà）娱乐等行业（yè）客户的（de）多项业（yè）务中。它可帮助用（yòng）户搭（dā）建内（nèi）容搜索、内容推荐、舆情识别及（jí）分析（xī）、文本结构化、对话机器人等智能（néng）产品，也能（néng）够通过合作，定制（zhì）个（gè）性化的解决方案。由于理解（jiě）自（zì）然语言，需要关于外在世界的广泛知识以及运用操（cāo）作这些知识的能力（lì），所（suǒ）以（yǐ）NLP也被视（shì）为解（jiě）决强AI的（de）核心问（wèn）题之（zhī）一，其未（wèi）来（lái）一般也因此密切结合AI发展，尤其是设计一个模仿人脑（nǎo）的（de）神经网络。

训练（liàn）NLP文（wén）本解析（xī）AI系（xì）统需要采集大量多源头数据（jù）集，对科学家来说是一项持续的挑战：需（xū）要使用最新的深（shēn）度学习模型，模（mó）仿人类大脑中（zhōng）神经元的（de）行为（wéi），在（zài）数百万甚至数十亿的注释（shì）示例中进行训练来（lái）持续改进。当下一种流行的NLP解决（jué）方案是预训练，它（tā）改进（jìn）了对未标记文本（běn）进行训练的（de）通（tōng）用语（yǔ）言模（mó）型，以执行特定任（rèn）务；它的思（sī）想就是，该模型的参数不再是随机初始化，而是（shì）先有一个任务进行训练得到一套模型参数，然后用（yòng）这套（tào）参数对模型进行初始（shǐ）化，再进行训练，以获得更好（hǎo）的预（yù）测性见解。

目前我们已经进入了以互联网为主要标志的海量（liàng）信息时代，这些信息大部（bù）分是（shì）以自（zì）然语言表示的。一方面，海量信（xìn）息（xī）也为计算机学习人类语言提供了更（gèng）多的（de）“素材（cái）”；另一方面，这也为NLP提（tí）供了更加宽广的应用（yòng）舞（wǔ）台。例如，作（zuò）为NLP的重要应用（yòng），搜索引擎逐渐成（chéng）为人（rén）们获（huò）取信息的重要工具，出现了以谷歌、百度等（děng）为代表的搜索引擎巨头；机器翻译也从实验室走入（rù）寻常百姓家；基（jī）于自然语言处理的中文输入法（如搜狗、微软（ruǎn）、谷歌等输入法）成为计算机用户的（de）必（bì）备工具；带（dài）有语音识别的计（jì）算机和手机也正大行其道，协助用户更有效地生活、工作和学习。

现在，NLP领域已经有了大量的人工（gōng）标注（zhù）知识，而（ér）深度学习可以通过（guò）有（yǒu）监（jiān）督学（xué）习得到（dào）相关的语义知识，这种（zhǒng）知识和人类总结的（de）知识应该存在某种对应关系，尤其是（shì）在一些浅层语义方面。因为人（rén）工标注，本（běn）质上已经给深度学习（xí）提供了（le）学习的目标；只是深度学习可（kě）以不（bú）眠不休地学习，这种逐步靠拢学习目（mù）标的（de）过程（chéng），可能远比人类总结过程来得更快更（gèng）好。这一点，从谷歌公司旗（qí）下（xià）DeepMind研究团队开发的（de）围棋软件AlphaGo短时间内连胜两位人类（lèi）围棋高手（shǒu）的事实（shí），似乎能够得到验证。

深度学习在（zài）NLP中的应用非（fēi）常广泛，可（kě）以说横扫NLP的各个应（yīng）用，从（cóng）底层的分词、语（yǔ）言模型、句法分析、语音识别等到高（gāo）层的语义理解、语用阐释、对话管理、知（zhī）识问（wèn）答等（děng）方面都几乎都有深（shēn）度（dù）学习的（de）模型，并且取（qǔ）得了不错的效果（guǒ）。有关研究已从传统的机器（qì）学习算法转（zhuǎn）变成更（gèng）有表现（xiàn）力的深度学习模型，如卷（juàn）积神经网络和回归神经（jīng）网络（luò）。不过，目前的深度学（xué）习技术（shù）还不（bú）具备理解（jiě）和使（shǐ）用自（zì）然语言所（suǒ）必需的概（gài）念抽象和逻辑推理能力，还有待（dài）今后进一步的（de）研究。

互联网搜（sōu）索引（yǐn）擎已经（jīng）有一段时间让人们使用（yòng）会话语言（yán）和术语（yǔ）来（lái）在线（xiàn）搜索事（shì）物。现（xiàn）在，谷歌（gē）公司的（de）云（yún）端（duān）硬盘用户已经可以使用这一功能。用户可以搜索存（cún）储在谷歌（gē）云端硬盘中的（de）文件（jiàn）和内容，就（jiù）像使（shǐ）用谷歌搜索提供的对云端硬盘内置NLP的（de）新支持一样。该功能使用户（hù）可以使用通常用词组表（biǎo）达的查询以（yǐ）及在（zài）实（shí）际（jì）对话中将要使用的查询（xún）来更轻松地找到（dào）所需的内容（róng）。谷歌（gē）公司（sī）在在线（xiàn）和移动搜索（suǒ）、移动应用程序以及（jí）GoogleTranslate等服（fú）务中广泛（fàn）使用NLP；该公司在（zài）这一领（lǐng）域（yù）的研究是为（wéi）提高机器阅读和理解人类语言能力所做（zuò）的更广泛努力（lì）的一部（bù）分。随着谷歌调整其算法，NLP应该（gāi）会随着时间（jiān）的（de）推移变（biàn）得更（gèng）好。

前不久，英国剑桥量子（zǐ）计算公司（CQC）宣布（bù），他们利（lì）用自然语言的“固有量子（zǐ）”结构，开（kāi）辟了一（yī）个全新（xīn）的可能应用（yòng）领（lǐng）域。其（qí）通过将语法句子翻译成量子线路，然后（hòu）在（zài）量子计算机上实现生成的程（chéng）序，并（bìng）实际执行问答。这是第一（yī）次在量子计算机（jī）上执行NLP。通过（guò）使（shǐ）用CQC的一（yī）流的（de）、平台无关的（de）可重定（dìng）目（mù）标编译器（qì）t|ket)™，这些程序在IBM量子计算机上成功执行（háng）并得到结果，整个突（tū）破朝（cháo）着实现“意义感知”和“语法（fǎ）知悉”的（de）NLP方（fāng）向迈出了有意义的一大步——这是计算机时代早期以来计算机科（kē）学家及计算（suàn）语言学家追寻的梦想（xiǎng）。

美国（guó）哈佛（fó）大学（xué）医学院的研究人员借助NLP技术最近开发出一种工（gōng）具，可以评估新（xīn）冠肺炎（COVID-19）患者的（de）病例、社（shè）交媒体和健康卫生（shēng）数据。他们（men）率先努力通过使（shǐ）用机（jī）器学习技术查看来自各种来（lái）源的数据和信息（xī）(包括患者记录、社（shè）交媒体和公共卫生数据（jù）)来寻找新冠肺炎病毒的解决方案。借助NLP工具，他们还可以搜索有关新冠肺炎（yán）病毒的在线信息，并了（le）解（jiě）爆发的当前位置。另（lìng）外，研究人（rén）员（yuán）还利用NLP技术对新冠肺炎、药（yào）物（wù）和（hé）疫苗等（děng）密集展（zhǎn）开研究，同（tóng）时包括临床诊断与治疗以及流行病学研究等（děng）。

中国（guó）阿（ā）里（lǐ）达摩院的NLP研（yán）究团队提出了优（yōu）化模（mó）型Struct BERT，能让机器更好地掌握人（rén）类语法，加深对（duì）自然语言的理解。使用该模型（xíng）好比给机器内置一个“语法识别（bié）器”，使机器（qì）在面对（duì）语序错乱或不符合语法习惯（guàn）的词句时（shí），仍（réng）能准确理解并给出（chū）正确的表达和回应，大大提高（gāo）机器对词语、句子以及语言整体的理（lǐ）解力。这一技术已广泛使用于阿里旗下阿（ā）里（lǐ）小蜜、蚂蚁金服、优酷等业务。阿里达摩院的语言模型和阅读（dú）理解技术也被用于行（háng）业赋能，推进AI技术在医（yī）疗、电力、金（jīn）融等行业的落地。据悉，StructBERT模型在（zài）2020年（nián）被评为全球性能最强的NLP系统。

知名市场分析机构（gòu）Mordor Intelligence的（de）一份报告指出，在过去的几年中，深度学习架构和算（suàn）法在市场格局中（zhōng）取得了令（lìng）人瞩目的进（jìn）步，而（ér）语音分析解决方案正（zhèng）在主导着这一市场，因为传统的（de）基于（yú）文本的分析（xī）已不足以处理复杂的（de）业务问题（tí）。据估计（jì），2025年NLP市场规模将（jiāng）比2017年（nián）增长14倍（bèi），从30亿美元左右增长（zhǎng）到（dào）430亿美元以上。

总之（zhī），随着互联网的普及和海（hǎi）量信（xìn）息的涌现，作为AI领域（yù）的重（chóng）要研究课题和掌上明珠，NLP正在人们（men）的生活、工作、学习中扮演着越（yuè）来越重要的角色（sè），并将在科技进步与社会发展的过（guò）程中发挥越来越重要的作用。

文/林（lín）峰、李炎（作者单（dān）位（wèi）分别（bié）为美国波士顿大学工学院、普（pǔ）渡大学科技学院（yuàn））