自（zì）然语言处理(英文（wén）Natural Language Processing，简称（chēng）NLP)是人工智能（英文Artificial Intelligence，简称（chēng）AI）领域的重（chóng）要研（yán）究课题，被誉（yù）为人工智（zhì）能（néng）技（jì）术的一个掌上明珠；它（tā）研究能实现人与计（jì）算机之间用自然语言进行有效通信的各（gè）种（zhǒng）理论和方（fāng）法，涉及（jí）面极为广泛。国际知名学（xué）者周（zhōu）海中先生曾经（jīng）指出：“自然（rán）语（yǔ）言处（chù）理是极有（yǒu）吸引力的研究领域，它具有重大的（de）理论意义和实（shí）用价值。”目前，NLP已成为推动（dòng）科技发展的强大（dà）动力（lì），并（bìng）成为（wéi）世界（jiè）各国综合国力竞争（zhēng）的焦点。

NLP主（zhǔ）要研究能实（shí）现人与计算机之间用自然语（yǔ）言进行有效通信（xìn）的（de）各种理论（lùn）和方法。而用自然语言与计算（suàn）机进行通信，有着十分重要的实际应（yīng）用意义（yì），也有（yǒu）着（zhe）革命性的理论意义。实现人机（jī）间自然（rán）语言通信意味着（zhe）要使计算（suàn）机既能理解自然语言文本的意义，也能以自然语言文本来表达给定的意图（tú）、思想等；前者称为自然语言理解（英文Natural Language Understanding，简称（chēng）NLU），后者称为自然语言生成（英文Natural Language Generation，简称NLG）。因此，NLP大体（tǐ）包（bāo）括（kuò）了NLU和NLG两个部分；因为处理自然语言的关（guān）键是要（yào）让计算机“理解”自然语言，所以通常（cháng）把NLU视为NLP，也称（chēng）为计算（suàn）语言学。

NLP是一门融语言学、计算机科学、数（shù）学于一（yī）体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的（de）语言，所以它（tā）与语言学的研究有着密（mì）切的联系，但又有重要的区（qū）别（bié）。NLP并不是一般地研（yán）究自（zì）然语言，而是（shì）研制能有效地实现自然（rán）语言（yán）通（tōng）信的计算（suàn）机系统（tǒng），特别是（shì）其中（zhōng）的软件（jiàn）系统。因而它是计算机（jī）科（kē）学的一部分（fèn）。可（kě）以说，NLP是计算机科学、语言学、AI等关注计（jì）算机和人类语言之间（jiān）的相互作用的（de）领（lǐng）域（yù）。目前，人们对AI的（de）需求也（yě）从计算智能（néng）、感知智（zhì）能到了以NLP为代表的认知智能（néng）的层面。没有成功的NLP，就不会有真正的认知智能。

由于AI包括感知智能（比如图像识（shí）别、语言识别和手势识别等）和（hé）认（rèn）知智能（主要（yào）是语言理解知识和推理），而（ér）语言在认知（zhī）智（zhì）能（néng）起（qǐ）到最核心的（de）作用。如果（guǒ）能（néng）把（bǎ）语言问题（tí）解决了（le），AI最难的部（bù）分也就基（jī）本解（jiě）决了。美国微软公司（sī）创始人比（bǐ）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珠”。前微软公司全（quán）球执行副总裁沈向洋（yáng）先生也在公开（kāi）演讲时（shí）说：“懂语言者得天（tiān）下……下一个十（shí）年（nián），人（rén）工智能的（de）突破在自然语言的理（lǐ）解……人工智能对人类影（yǐng）响最（zuì）为深刻的就是自然（rán）语言（yán）方面”。由（yóu）于理解自然语言需要关于外在世界的广泛知识以及运用操作（zuò）这些知（zhī）识的（de）能（néng）力，所以NLP也被视为解决AI完备（bèi）(AI-complete)的核心问题（tí）之一。可以说，NLP目（mù）前（qián）是AI领（lǐng）域（yù）的重要（yào）研究课题（tí），对它的研究也是（shì）充满魅（mèi）力和挑（tiāo）战的。

当前AI技术在认知智（zhì）能层面仍面临诸多挑战。如果我们有所（suǒ）推进（jìn）的话，我们（men）的认知智（zhì）能就会进一步提升，包括语言的理解（jiě）水（shuǐ）平、推（tuī）理水平、回（huí）答问题能力、分析能力、解决问（wèn）题（tí）的能力、写作能力、对话能力等（děng）。然后再（zài）加上感（gǎn）知智能的进步，声（shēng）音、图象、文字的识别和生成的能力，以及多模（mó）态文、图交叉（chā）的能力，通过文字可（kě）以生成图象，根据（jù）图象可以生（shēng）成描述的文字等等（děng），我们就可以推进很多人类的（de）应用，包括搜索引擎、智能（néng）客服（fú），包括教育、财（cái）政（zhèng）、电子商务等各个方面（miàn）的（de）应用；也（yě）可以把AI技术用在我（wǒ）们（men）的产业上，帮助产业实现数字化转型（xíng）。

最（zuì）早的NLP研究（jiū）工作是机（jī）器翻译。1949年，美（měi）国知（zhī）名科（kē）学家沃伦·韦弗先生首先提（tí）出（chū）了机器翻译设计方案。20世纪60年代，许（xǔ）多（duō）科（kē）学家（jiā）对机器翻译曾有大（dà）规模的研究工作，耗费了（le）巨（jù）额（é）费（fèi）用；但他们显然（rán）是低估了（le）自然语言的（de）复杂性，语言处（chù）理的（de）理论和技术均不成熟，所以进展不大。当时的主要做法是存储（chǔ）两种语言（yán）的单词、短语对（duì）应译法（fǎ）的（de）大辞典，翻（fān）译时一一（yī）对（duì）应（yīng），技术（shù）上只是调（diào）整语言的同条（tiáo）顺序。但日（rì）常生（shēng）活中语言的翻（fān）译远不是（shì）如此简单（dān），很多时（shí）候（hòu）还要（yào）参考某句话前后的意思（sī），需（xū）要（yào）上下文联系起来才（cái）能正确翻译——这就是机译技（jì）术难度高之（zhī）所（suǒ）在。

大约20世纪90年代开（kāi）始，NLP领域发生了巨大的（de）变（biàn）化。这种变（biàn）化有两个明显（xiǎn）的特征：(1)对系统的输入（rù），要求研制（zhì）的NLP系统（tǒng）能处（chù）理大规模的（de）真实文本，而不是如以前的研究（jiū）性（xìng）系（xì）统那样，只能处理很少的词条（tiáo）和典型句子。只有这样，研制的系统才有真正的实用价值（zhí）。(2)对系（xì）统的输出，鉴于真实地理（lǐ）解自然语言是（shì）十分困难的（de），对系（xì）统并不（bú）要求能对自然语言文本进行深层的理解，但要（yào）能从（cóng）中抽取（qǔ）有（yǒu）用的信息。同时，由于强调了（le）“大规模”和“真实文本”，所以下面两方（fāng）面的基础性工作也得到了重视和加强：(1)大规模真实语料库的研（yán）制。大规模的（de）经过（guò）不同（tóng）深度（dù）加工的真实文本的（de）语料（liào）库，是研究自然语言（yán）统计性质的基础；如果没有这（zhè）样的语料库，统计（jì）方（fāng）法只能是无源之水。(2)大（dà）规模、信息丰富的词（cí）典的（de）编制工作（zuò）。因此规模（mó）为几万，十几万（wàn），甚至几十（shí）万词，含有丰富的信息（xī）(如包含词的搭配信息)的计（jì）算（suàn）机（jī）可用词典对NLP的重要性（xìng）是很明显的。

系（xì）统（tǒng）的输入与输出这两个特征（zhēng）在NLP的诸多领域都有所体现，其发展直接促（cù）进了计算机自动检（jiǎn）索技术的出现和兴起。实际上，随（suí）着计算（suàn）机技术的不断发展，以（yǐ）海量计算为基础的机器学习、数据挖掘、数据建模等技术（shù）的表现也愈发优异。NLP之所以能够度过“寒冬”，再次发（fā）展，也是因为计（jì）算机科（kē）学与统计（jì）科学的（de）不断结合（hé），才让（ràng）人类甚至机器能够（gòu）不断（duàn）从大量数据中发现“特征”并加以学习。不过（guò）要实现对自然语言真正意（yì）义上（shàng）的理解，仅仅从原始文本中进行学习是（shì）不够的，我们还（hái）需要新（xīn）的方（fāng）法和模（mó）型。

目前存在的问题主要有两个方面：一方面，迄今为止的语法都限于分析（xī）一个孤（gū）立的句子，上下文关系和谈（tán）话环境对本句的（de）约束和影响还缺乏系统的研究，因此（cǐ）分析（xī）歧义、词语省略、代词所指、同一句话（huà）在不同场合或由不同的人（rén）说（shuō）出来所具有的（de）不同含义等（děng）问题，尚无（wú）明确规律可（kě）循，需要加强语义（yì）学和（hé）语（yǔ）用学的研究才能逐步（bù）解决。另（lìng）一方面，人理解一个句（jù）子不（bú）是单凭语法，还运用了大（dà）量的有（yǒu）关（guān）知识，包括生活知识和（hé）专门知识，这些知识无法全部贮存在计算机里（lǐ）。因此（cǐ）一个书面（miàn）理解系统只能建立在（zài）有（yǒu）限的词汇、句型（xíng）和特定的主（zhǔ）题范围内（nèi）；计算机的贮存量和运转速度大大提高（gāo）之后，才（cái）有可能适当扩大范围。

由于语言工程、认知科（kē）学等主要（yào）局限于（yú）实验室，目前来看数据处（chù）理可能是NLP应用场景（jǐng）最多的一个（gè）发展方向。实际（jì）上，自从进入大数据（jù）时（shí）代，各（gè）大平台就没有停止过对（duì）用户数据的深度（dù）挖掘。要想提（tí）取出有用的信息，仅（jǐn）提取关（guān）键词、统计词频等是远远（yuǎn）不够的，必须（xū）对用户数据(尤其是发言（yán）、评论等（děng）)进（jìn）行（háng）语义上的理解。另外，利用离线大数据统（tǒng）计分析的方法进行NLP任务的研究是目前非常有（yǒu）潜力的一种研究（jiū）范（fàn）式，尤其是谷歌、推特、百度（dù）等大公（gōng）司在这（zhè）类应用上的成功经验，引领了目前大数据研（yán）究的浪潮。

NLP是（shì）为各类企业及开（kāi）发者提供的用于文本分析及挖掘（jué）的核心工具（jù），已（yǐ）经广泛应用在电商、金融（róng）、物流、医疗、文化（huà）娱乐等行业客（kè）户（hù）的（de）多项（xiàng）业（yè）务中。它可（kě）帮助（zhù）用户搭建内（nèi）容搜索、内容推荐、舆（yú）情识别及分析、文本结构化（huà）、对话机器人等智能产品（pǐn），也能够（gòu）通过合作（zuò），定制个性化的解决方案。由于（yú）理解自（zì）然语言，需要关于（yú）外（wài）在世（shì）界的广泛知识以及运用操作这（zhè）些知识的能力（lì），所以（yǐ）NLP也被（bèi）视为（wéi）解决强（qiáng）AI的核心问题之一，其未来（lái）一般也因此密切结合AI发展，尤其是设计一个模仿（fǎng）人脑的神经网（wǎng）络。

训练（liàn）NLP文本解析（xī）AI系统需要采集大量多源（yuán）头数（shù）据（jù）集（jí），对科学家来说（shuō）是一项持续的挑战：需要使（shǐ）用最新的深度学习模型，模仿人类（lèi）大脑中神（shén）经元的行为，在（zài）数百万甚（shèn）至数（shù）十亿的注释示例（lì）中（zhōng）进行（háng）训练来（lái）持续改进（jìn）。当下（xià）一种流（liú）行（háng）的NLP解决方案是预训练，它改进了对未标记文本进行（háng）训（xùn）练的通用语言模型，以执行（háng）特定任务；它的思想就是，该模型的参数不（bú）再是随机初始（shǐ）化，而是先有一个任务进行训练得到一（yī）套模型（xíng）参数，然后（hòu）用这（zhè）套参数对（duì）模型（xíng）进行初始化，再进行（háng）训（xùn）练（liàn），以（yǐ）获得（dé）更好的预测性见解（jiě）。

目前我们已经进入（rù）了以（yǐ）互联网（wǎng）为主要标志的海量信息时代，这（zhè）些信息大部分是以自然语言表示的。一方面（miàn），海量信息也为计算机学习人类语（yǔ）言提供了更（gèng）多的“素（sù）材（cái）”；另一方（fāng）面，这（zhè）也为（wéi）NLP提供了更加宽广（guǎng）的应用舞台。例如（rú），作为NLP的重要应用，搜索引擎（qíng）逐渐成为人们获取信息的重要工具，出现（xiàn）了以谷歌、百度（dù）等为（wéi）代表的搜索引擎巨（jù）头；机器翻译也（yě）从（cóng）实验室走入寻常百姓家；基于自然语（yǔ）言（yán）处理的中文输入法（如（rú）搜狗、微软、谷歌（gē）等（děng）输入（rù）法）成为计（jì）算机用户的必备（bèi）工具（jù）；带有语（yǔ）音识别的计算机和手机也正大行其道（dào），协助用户更有效（xiào）地生活、工作（zuò）和学习（xí）。

现在，NLP领（lǐng）域已经有了大量（liàng）的人（rén）工标（biāo）注知识，而深度学习可以通过有监督学习得到相关的语义（yì）知（zhī）识，这种知识和人类总结的知识应该存在某种对应关系，尤其是在一些（xiē）浅（qiǎn）层（céng）语（yǔ）义方面。因为人工标注，本质上已经给深度学（xué）习提（tí）供了学习的目标；只是深度学习可以（yǐ）不眠不休地学习，这种逐（zhú）步靠（kào）拢学（xué）习目标的过程，可能（néng）远（yuǎn）比人类总（zǒng）结（jié）过程来得更快更好。这一点，从谷歌公司（sī）旗下（xià）DeepMind研究团队开发的（de）围棋软（ruǎn）件AlphaGo短时（shí）间（jiān）内连胜两位人类（lèi）围棋高手的事实，似乎能够得到验证。

深度学习在（zài）NLP中的应用非常广泛，可以说横扫NLP的各个应用，从底层的分词、语言模（mó）型、句法分（fèn）析、语音识别（bié）等到高层的语义理解、语用阐释（shì）、对（duì）话（huà）管理、知识问（wèn）答等方（fāng）面都（dōu）几（jǐ）乎都有深度学习的模型，并且取得了不（bú）错的效（xiào）果。有关研究已从传（chuán）统的（de）机器学（xué）习算法转变成更有表现（xiàn）力的深度学习模型，如卷积神经网络和（hé）回（huí）归神经（jīng）网络（luò）。不过（guò），目前的深度学习技术还不具（jù）备（bèi）理解和（hé）使用自然语（yǔ）言所必（bì）需（xū）的概（gài）念抽象和逻辑推理（lǐ）能（néng）力，还有待（dài）今后进一步的研究。

互联网（wǎng）搜索引擎已（yǐ）经有一段时间让人们使用会话语言（yán）和术（shù）语来在线搜索（suǒ）事物。现在，谷歌公（gōng）司的云端硬盘用户已经（jīng）可以使用这一功能。用户可以搜索（suǒ）存储（chǔ）在谷（gǔ）歌云端硬盘中的文件和内容，就像使（shǐ）用谷歌搜索提供的对云端硬盘内置NLP的新（xīn）支持一样（yàng）。该功能使用户可以使用通（tōng）常用词组表达的查（chá）询以及在实际对话中将要（yào）使用的查询来（lái）更轻（qīng）松地找到所需的内容。谷歌公司在（zài）在线和移动搜索（suǒ）、移动应用程序以及GoogleTranslate等服务中广泛使（shǐ）用NLP；该公司（sī）在这（zhè）一领域（yù）的研究是为提高机器（qì）阅读和理解人（rén）类语言能力所做的更广泛努力的一部分。随着谷（gǔ）歌调整（zhěng）其算法（fǎ），NLP应（yīng）该会随着时间的推移变得更好。

前不久，英国剑桥量子计算公司（sī）（CQC）宣布，他们利用自（zì）然（rán）语（yǔ）言的“固有量子”结（jié）构，开辟了一个全新的可能应用领域。其（qí）通过将语（yǔ）法句（jù）子翻译成量子线（xiàn）路，然后在量子计算机上实（shí）现生（shēng）成的程序，并（bìng）实（shí）际执行问答。这是第一次在量子（zǐ）计算机上执行NLP。通过使用CQC的一（yī）流的（de）、平台无关的可重定（dìng）目标编译（yì）器（qì）t|ket)™，这些（xiē）程序在IBM量子计算机上成功执行并（bìng）得到结果，整个（gè）突破朝着实现“意（yì）义感（gǎn）知”和“语（yǔ）法知悉”的NLP方向迈出了有意义的一大步——这是（shì）计算机时代早期（qī）以来计算机科学家及计（jì）算语言学家追寻的（de）梦想（xiǎng）。

美国（guó）哈（hā）佛大学医学院的研究人员借助NLP技术（shù）最（zuì）近开发出（chū）一（yī）种（zhǒng）工具（jù），可以评估新冠肺炎（COVID-19）患者的病（bìng）例（lì）、社交媒体和健康卫（wèi）生数（shù）据。他们率先努力通（tōng）过使（shǐ）用机器学（xué）习技术查（chá）看来自各种来源（yuán）的数据和信息(包（bāo）括患（huàn）者记（jì）录、社（shè）交（jiāo）媒体和公共卫生（shēng）数据（jù）)来寻找新冠肺炎病毒的解决方案（àn）。借助NLP工具，他们还可以搜索有关新冠肺炎病毒的在线信息，并（bìng）了解爆发的（de）当前位置。另外，研究（jiū）人员还利用（yòng）NLP技（jì）术对新冠肺炎、药物和疫苗等（děng）密集展开研究（jiū），同（tóng）时包括临床（chuáng）诊断与治疗以及（jí）流行病学研究等。

中国阿里（lǐ）达摩院的NLP研究团队提出（chū）了（le）优化模型Struct BERT，能（néng）让机器更好地掌握人（rén）类语法，加深对自然语言的理解。使用该模型（xíng）好比给机器（qì）内（nèi）置一个（gè）“语法识别器”，使（shǐ）机器在面对语序错乱或不符合语法（fǎ）习（xí）惯的词句时（shí），仍能准（zhǔn）确理解并（bìng）给出正确的表（biǎo）达（dá）和回应，大大提高机器对（duì）词（cí）语、句（jù）子（zǐ）以及语言整体的理解力。这一（yī）技术已广泛使用于阿里旗下阿里小蜜、蚂（mǎ）蚁金服、优酷等（děng）业（yè）务。阿里达摩院（yuàn）的语言模型和阅读（dú）理解（jiě）技术也被用于行业赋能，推进AI技术（shù）在医疗、电力、金融等行业的落地（dì）。据悉，StructBERT模型在2020年被评为全球性能最强的NLP系（xì）统。

知名市场分析机构Mordor Intelligence的一份报告指（zhǐ）出，在（zài）过（guò）去的几年中，深度学习架构和算法在市场格局中取得（dé）了令人（rén）瞩目的进（jìn）步，而语音分（fèn）析（xī）解决方案正在主导（dǎo）着这一市场，因（yīn）为（wéi）传统的（de）基于文本的分析已不足以处理（lǐ）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（zhǎng）到430亿美元以（yǐ）上。

总（zǒng）之，随着互联网的普及和海（hǎi）量信息的涌现，作为AI领域的（de）重要研（yán）究课题（tí）和（hé）掌（zhǎng）上明珠，NLP正在人（rén）们的生（shēng）活（huó）、工（gōng）作、学习中扮（bàn）演着越来越（yuè）重要的（de）角色，并将在（zài）科技进（jìn）步与社会发（fā）展（zhǎn）的（de）过程中发（fā）挥（huī）越（yuè）来越重要（yào）的作用。

文（wén）/林峰、李（lǐ）炎（作者（zhě）单位分别为美国波士顿大学工学（xué）院（yuàn）、普渡大（dà）学科技（jì）学院）