自然語言處理（NLP）是計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能的一個(gè)研究領(lǐng)域，它的主要關(guān)注點(diǎn)就是人和計(jì)算機(jī)之間對(duì)于自然語言的理解榨为。NLP的終極目標(biāo)就是能夠讓計(jì)算機(jī)對(duì)自然語言的理解能力和人一樣惨好。這些研究推動(dòng)了很多項(xiàng)目，諸如虛擬助手随闺，語音識(shí)別日川，情感分析，自動(dòng)摘要矩乐，機(jī)器翻譯等等一些內(nèi)容龄句。在本文中回论，你將學(xué)到自然語言處理的基礎(chǔ)內(nèi)容，探索它的技術(shù)分歇，并了解前沿科技深度學(xué)習(xí)是如何對(duì)NLP起到助力作用的傀蓉。
一個(gè)簡(jiǎn)短的目錄：
1.簡(jiǎn)介
2.NLP的難點(diǎn)在哪
3.句法分析和語義分析
4.NLP技術(shù)
5.NLP和深度學(xué)習(xí)
6.總結(jié)
1.簡(jiǎn)介
自然語言處理是融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)，語言學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉學(xué)科职抡，主要研究人和計(jì)算機(jī)如何使用自然語言來交流的問題葬燎。NLP最關(guān)心的問題就是如何理解人類語言，并且可以生成人類語言繁调。NLP的科技成果有語音小助手萨蚕，就像亞馬遜的Alexa靶草，蘋果的Siri蹄胰。還有機(jī)器翻譯和文本過濾等一些內(nèi)容。NLP大量使用了機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容奕翔，尤其是深度學(xué)習(xí)的東西裕寨。主要的研究領(lǐng)域可以細(xì)分成下面三個(gè)部分：
1.語音識(shí)別——把語音翻譯成文字。
2.自然語言理解——讓計(jì)算機(jī)明白我們?cè)僬f/寫些什么派继。
3.自然語言生成——讓計(jì)算機(jī)開始說人話宾袜。
2.NLP的難點(diǎn)在哪
人類語言是極其特殊的。這么說驾窟，不是瞎編亂造庆猫，而是有幾點(diǎn)依據(jù)的。人類語言的意義在于表述說話或者書寫的意思绅络。盡管它是一個(gè)非常復(fù)雜的體系月培，但是小屁孩都能很快的學(xué)會(huì)，這真讓人費(fèi)解恩急。還有一個(gè)神奇的地方杉畜，就是，人類語言實(shí)際上就是一堆符號(hào)衷恭。查爾斯曼寧（斯坦福大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)專業(yè)教授）試圖給人類語言下個(gè)定義——離散的此叠，符號(hào)化的，明確的信號(hào)系統(tǒng)随珠。這就意味著灭袁，你可以用不同的方法來表述同樣的意思，比如說話窗看，手勢(shì)或者其他方式茸歧。人的大腦會(huì)把這些東西進(jìn)行編碼，形成一種連續(xù)的內(nèi)容烤芦，比如說這一堆符號(hào)是通過連續(xù)的聲音或者圖像來傳輸給大腦的举娩。
所以，理解人類語言通常都被認(rèn)為是一項(xiàng)非常困難的事情，因?yàn)樗_實(shí)很復(fù)雜铜涉。例如智玻，把單詞任意排列成句子的方法是無窮無盡的。同時(shí)芙代，單詞又有不同的意思吊奢，要想正確的翻譯一個(gè)句子，必須得有上下文信息纹烹。每一種語言都有一些獨(dú)特的地方页滚，而且是含混不清的，存在很多一語雙關(guān)的表達(dá)铺呵。隨意來看一看裹驰，下面這則新聞標(biāo)題“The Pope’s baby steps on gays”。這個(gè)題目明顯有兩種差距非常大的意思片挂，這是NLP的工作極具挑戰(zhàn)的典型例子幻林。
值得注意的是，完美的理解人類語言可以讓AI具備處理網(wǎng)絡(luò)上所有有用信息的能力音念。反過來沪饺，這個(gè)技術(shù)也能促進(jìn)人工智能的發(fā)展。
3.句法分析和語義分析
句法分析和語義分析是自然語言理解中的兩個(gè)重要技術(shù)闷愤。語言是由一系列合法的句子構(gòu)成的集合整葡，但是怎么去判斷一個(gè)句子是不是合法呢？事實(shí)上讥脐，你可以把合法性分成兩個(gè)部分來看待：句法和語義遭居。句法指的是文本具有合乎文法的組織結(jié)構(gòu)，語義則是說的它能夠表述實(shí)際的意思攘烛。然鵝魏滚，一個(gè)語法正確的句子不一定是語義正確的。我們來看看這個(gè)例子坟漱∈蟠危“cows flow supremely”，這個(gè)句子的語法沒啥問題芋齿，符合主語腥寇，動(dòng)詞，謂語的語法結(jié)構(gòu)觅捆，但是它根本沒有鳥意思赦役。
句法分析：
句法分析，叫語法分析或者語法解析也行栅炒，都依你掂摔。它的主要工作就是分析一個(gè)自然語言是不是符合某個(gè)語法規(guī)則术羔。語法規(guī)則適用于一組詞或者一類詞上面，但是總會(huì)有一些個(gè)例讓人頭疼乙漓。對(duì)于一個(gè)固定的文本级历，語法分析通常有一個(gè)語義上的結(jié)構(gòu)。
比如說叭披，一個(gè)句子有主語和謂語寥殖，主語是一個(gè)名詞短語，謂語是一個(gè)動(dòng)詞短語涩蜘。再來看個(gè)例子嚼贡，“The dog (名詞短語) went away (動(dòng)詞短語)”.我們可以隨便組合任意的名詞短語和動(dòng)詞短語，都能構(gòu)成一個(gè)句子同诫。但是粤策，這樣拼湊起來的內(nèi)容是不能夠表達(dá)意思的，盡管它的語法是合乎規(guī)則的剩辟。
語義分析：
對(duì)于我們自身來說掐场，要想理解別人說的是什么梗往扔，好像靠的是一些無意識(shí)的行為贩猎，這依賴于我們的直覺和對(duì)于語言自身相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)。因此萍膛，我們理解語言的方式嚴(yán)重依賴意思和上下文吭服。可是計(jì)算機(jī)對(duì)這技巧一點(diǎn)都不能理解蝗罗，它需要不同的方法艇棕。“Semantic”這個(gè)詞是一個(gè)語言學(xué)術(shù)語串塑，指的是那些跟含義和邏輯相關(guān)的事情沼琉。
因此，語義分析就是要理解單詞的含義桩匪，學(xué)習(xí)符號(hào)的意思以及句子結(jié)構(gòu)的意義打瘪。解決了這個(gè)問題，才能讓計(jì)算機(jī)像人一樣去理解含義和上下文傻昙。但是目前這個(gè)項(xiàng)目的發(fā)展?fàn)顩r并不怎么樣闺骚，只能說達(dá)成了一部分小目標(biāo)。實(shí)際上這是NLP領(lǐng)域里最難的一個(gè)部分妆档，到現(xiàn)在也沒有太好的解決方案僻爽。例如語音識(shí)別現(xiàn)在都已經(jīng)很成熟了，基本上識(shí)別的沒有半點(diǎn)錯(cuò)誤贾惦，但是在語義理解方面胸梆，還是十分欠缺的敦捧。你的手機(jī)通常能知道你說了哪些詞，但是它卻不會(huì)有半點(diǎn)反應(yīng)碰镜，因?yàn)樗荒芾斫饽阏f的這些話的意思绞惦。就算現(xiàn)有的一些看起來比較高科技的東西，也只是讓你覺得它理解你的意思洋措，實(shí)際上就呵呵了吧济蝉。表面上那些基于關(guān)鍵詞或者基于統(tǒng)計(jì)，甚至是純粹的機(jī)器學(xué)習(xí)方案菠发，背地里可能也在使用單純的匹配和詞頻計(jì)算來識(shí)別文本可能的意思王滤。這些方法都是有局限性的，都不是對(duì)語義的真正理解滓鸠。
4.NLP技術(shù)
接下來雁乡，我們來探討幾個(gè)時(shí)下最流行的NLP技術(shù)。這些技術(shù)都是相互交叉的糜俗，他們的研究都是為了解決更大的問題而設(shè)立的子任務(wù)踱稍。
解析
什么是解析？首先先來看一下字典釋義：
解析：把句子分解成組成部分悠抹，并描述句法結(jié)構(gòu)
這就是它的定義珠月，但是我們可以再詳細(xì)的解釋一下。解析指的是使用計(jì)算機(jī)對(duì)句子進(jìn)行規(guī)范化的成分分析楔敌，結(jié)果會(huì)產(chǎn)生一個(gè)解析樹能夠可視化的展示句法結(jié)構(gòu)啤挎。這種分析結(jié)果有助于進(jìn)一步的解析和理解。
下面是一個(gè)解析樹實(shí)例卵凑。被分析的句子是“The thief robbed the apartment”庆聘。我們產(chǎn)生了三種不同的信息描述模型來表述這個(gè)句子。
看一下每個(gè)單詞上面的字母符號(hào)勺卢，表示了每個(gè)詞在句子中的成分（名詞伙判，動(dòng)詞，定語）黑忱。再往上看一層宴抚，這一層用來描述一組短語⊙詈危“the thief”是一個(gè)名詞短語酱塔，“robbed the apartment”是一個(gè)動(dòng)詞短語。把它們組合在一起就構(gòu)成了句子危虱，最高層就標(biāo)注了一個(gè)句子羊娃。
但是名詞短語或者動(dòng)詞短語到底意味著什么呢？我們來解釋一下“名詞短語”埃跷。名詞短語由一個(gè)或者一些單詞構(gòu)成蕊玷，包含一個(gè)名詞邮利，還有可能是描述性詞語，動(dòng)詞垃帅，副詞延届。一個(gè)想法是給和他們相關(guān)的名詞分組。
解析樹同時(shí)也提供了語法關(guān)系贸诚，根據(jù)解析樹的表述結(jié)構(gòu)就能夠獲取語法信息方庭。比如上面的例子“the thief”就是“ robbed”的主語。
動(dòng)詞“ robbed”使用一個(gè)“V”進(jìn)行標(biāo)記酱固，在上層用“VP”標(biāo)記械念。它跟主語“the thief”用一個(gè)“S”標(biāo)記聯(lián)系起來，“the thief”用“NP”標(biāo)記运悲。這個(gè)例子就是一個(gè)主語-動(dòng)詞關(guān)系模板龄减，對(duì)于其他類型的語法也會(huì)有更多其他的模板。
詞干提取
詞干提取源于詞形變換和信息抽取班眯。做詞干提取的目的是NLP預(yù)處理和提升效率希停。先來看看字典中對(duì)詞干提取的解釋。
詞干：起源或起因
詞干提取就是把單詞變成詞干的過程署隘，但是詞干到底是什么宠能？通常來說，詞干就是把去除掉單詞所有詞綴之后的內(nèi)容定踱。舉個(gè)栗子棍潘，比如說“touched”，它的詞干是“touch”崖媚。同時(shí)，“touching”的詞干也是“touch”恤浪，諸如此類的畅哑。
你可能不能理解，為什么我們要提取詞干出來水由？因?yàn)橐粋€(gè)單詞會(huì)有很多變種荠呐，但是實(shí)際上它們都表示的是一個(gè)意思，而且它們的詞干是一樣的砂客。下面再來舉個(gè)栗子：
I was taking a ride in the car
I was riding in the car.
這兩句話實(shí)際上說的是一個(gè)意思泥张，而且它們用的單詞基本也差不多。
想想字典里的那些詞吧鞠值，還有又它們所產(chǎn)生的各種變形媚创。要把這些都存儲(chǔ)下來需要很大的數(shù)據(jù)庫(kù)，而且這里面有很多詞都是一個(gè)意思彤恶。借助詞干提取钞钙，我們可以解決這個(gè)問題鳄橘，只保留詞干就好了。有一些很棒的算法來進(jìn)行詞干提取芒炼，比如1979年發(fā)明的“Porter Stemming Algorithm”瘫怜。
文本分割
NLP任務(wù)中講的文本分割是指的把文本分割成有意義的單元，比如切割成單詞本刽，句子鲸湃，話題，甚至潛在意圖的分割等等子寓。同城唤锉，文本都被分割成單詞，根據(jù)不同語言的特性别瞭，這個(gè)任務(wù)可能簡(jiǎn)單也可能很難窿祥。這都是因?yàn)槿祟愓Z言的復(fù)雜性造成的。例如蝙寨，在英語中晒衩，根據(jù)空格去切割單詞就很簡(jiǎn)單，當(dāng)然有時(shí)候也有一些問題墙歪，比如“ice box”我們想把它作為一個(gè)單詞來切割听系，可是他們中間也有一個(gè)空格。不僅如此虹菲，有時(shí)候人們還會(huì)寫成“ice-box”,所以有時(shí)候這也很復(fù)雜靠胜。
命名實(shí)體識(shí)別
命名實(shí)體識(shí)別的任務(wù)是希望從文本中找出符合預(yù)先定義的類別的實(shí)體項(xiàng)目（稱為實(shí)體）。它們的類別定義可以是人名毕源，組織機(jī)構(gòu)名浪漠，地名，也可以是貨幣值霎褐，比率值等等內(nèi)容址愿。
來看一個(gè)例子：
“Martin bought 300 shares of SAP in 2016.”
經(jīng)過命名實(shí)體識(shí)別之后我們可以得到如下結(jié)果“[Martin]Person bought 300 shares of [SAP]Organization in [2016]Time.”可以看出，識(shí)別出了人名Martin冻璃，組織機(jī)構(gòu)名SAP响谓，時(shí)間2016.
關(guān)系提取
關(guān)系提取實(shí)際上是基于命名實(shí)體識(shí)別的，在命名實(shí)體識(shí)別的基礎(chǔ)上省艳，試圖分析這些實(shí)體在語義上的關(guān)系娘纷。比如說，嘗試提取誰和誰結(jié)婚跋炕，發(fā)現(xiàn)某人在某個(gè)公司工作等等語義上的關(guān)系赖晶。這個(gè)問題實(shí)際上也可以轉(zhuǎn)化成一個(gè)分類問題，為每一個(gè)關(guān)系類型訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型枣购。
情感分析
對(duì)于情感分析來說嬉探，我們?cè)噲D識(shí)別文字所表達(dá)的態(tài)度（或者說情感）擦耀。比如一個(gè)發(fā)言人或者留言者贊成一篇文章，一次交流涩堤，或者一個(gè)事件眷蜓。因此，這是一個(gè)NLP的問題胎围，需要去理解文本內(nèi)容吁系，并預(yù)測(cè)潛在的意圖。情感分析中白魂，情感通常被分為三類——正面汽纤，負(fù)面和中立的。借助情感分析福荸，我們可以去預(yù)測(cè)一個(gè)顧客對(duì)于某個(gè)產(chǎn)品的態(tài)度和觀點(diǎn)蕴坪，通過分析他寫的評(píng)論。所以敬锐，情感分析通常會(huì)應(yīng)用在對(duì)評(píng)論背传，調(diào)查，文章等方面台夺。
如果你對(duì)這個(gè)有興趣径玖，可以試試用Python來實(shí)踐一下。我寫了一個(gè) Jupyter Notebook
參考資料颤介，方便你使用Python’s Natural Language Toolkit (NLTK)梳星，有興趣的可以看看。你也可以看看我的博客文章，我寫了一些關(guān)于使用Keras來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容，我訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來處理情感分析的問題徒恋。
5.NLP和深度學(xué)習(xí)
現(xiàn)在我們對(duì)NLP的任務(wù)有了一定的了解，但是瞳购，該怎么用深度學(xué)習(xí)來處理NLP的問題呢？
現(xiàn)在亏推，深度學(xué)習(xí)和NLP最核心的問題就是如何用一個(gè)數(shù)字向量去定量的表示一個(gè)單詞，或者說一個(gè)單詞的意思年堆。使用這些向量吞杭，我們可以把單詞轉(zhuǎn)換成更高維度空間。有意思的是变丧，這些已經(jīng)變成向量的單詞依然具備語義上的關(guān)系芽狗。那些相似的單詞或者意思雷同的單詞在高維空間中也會(huì)傾向于聚集在一起⊙髋睿看看下面這個(gè)圖：
在使用主成分分析（PCA）或者T-SNE降維之后童擎，你可以大概總結(jié)出聚在一起的一群?jiǎn)卧~的意思滴劲，當(dāng)然有時(shí)候會(huì)有一些誤導(dǎo)的成分，因?yàn)檫^分簡(jiǎn)單或者丟棄了部分信息導(dǎo)致的顾复。因此班挖，這是一個(gè)好的方法，比如要進(jìn)行邏輯回歸或者線性回歸芯砸，但是這并不是最前沿的萧芙，還可以做得更好。
以單詞“ undesirability”為例子假丧，使用形態(tài)學(xué)的方法双揪，我們可以把這個(gè)單詞拆成“Un + desire + able + ity”。每一部分詞素成為一個(gè)向量包帚。我們用它來構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渔期，這可以構(gòu)建一個(gè)更大單元的含義，直到最終由全部的語素構(gòu)建的單元渴邦。
深度學(xué)習(xí)也可以理解句子結(jié)構(gòu)疯趟，構(gòu)建句法解析可以識(shí)別句子結(jié)構(gòu)。谷歌在項(xiàng)目“ McParseface”和“SyntaxNet”所使用的依賴解析技術(shù)跟這個(gè)類似几莽，只不過更加的復(fù)雜迅办。
弄清楚了句子的結(jié)構(gòu)之后，我們可以開始嘗試?yán)斫饩渥拥暮x章蚣。跟之前所討論的一樣站欺，我們用向量表達(dá)單詞的意思，同樣的纤垂，我們也可以用向量去表示一個(gè)句子或者一個(gè)短語的意思矾策。不進(jìn)入吃，如果我們知道句子之間的關(guān)系峭沦，我們也可以訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來進(jìn)行處理這些問題贾虽。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)在情感分析方面表現(xiàn)也很出色。來看一段影評(píng)：“This movie does not care about cleverness, with or any other kind of intelligent humor”吼鱼，用傳統(tǒng)的方法來處理可能會(huì)被套路蓬豁，認(rèn)為這是一個(gè)負(fù)面評(píng)論，因?yàn)椤癱leverness, with or any other kind of intelligent humor”聽起來似乎是負(fù)面傾向的菇肃，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能理解它的真實(shí)含義地粪。其他的應(yīng)用，比如聊天機(jī)器人琐谤，機(jī)器翻譯蟆技，Siri，Google Inboxes 回復(fù)等等。
使用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機(jī)器翻譯領(lǐng)域也取得了重大的成就质礼，關(guān)于這個(gè)內(nèi)容旺聚，我又另外一篇博文來介紹。blog-post.
使用深度學(xué)習(xí)算法眶蕉，在機(jī)器翻譯的時(shí)候砰粹，先把一個(gè)句子轉(zhuǎn)換成向量，然后把這個(gè)向量轉(zhuǎn)換成表達(dá)同一個(gè)意思的另一種語言妻坝。
總的來說伸眶，NLP和深度學(xué)習(xí)都是基于詞語的向量化表達(dá)去處理的。并在某種程度上表達(dá)了詞語的意思刽宪。
6.總結(jié)
這篇文章厘贼，介紹了很多關(guān)于自然語言處理的內(nèi)容。現(xiàn)在你明白了為什么NLP是一個(gè)很難搞的事情圣拄，而且一個(gè)優(yōu)秀的語言理解能力對(duì)人工智能的提升是多么重要嘴秸。我們討論了句法分析和語義分析的區(qū)別，也學(xué)習(xí)了一些如何分析和生成語言的NLP相關(guān)技術(shù)庇谆。作為總結(jié)岳掐，我們討論了解析，詞干提取饭耳，文本分割串述，命名實(shí)體識(shí)別，關(guān)系提取和情感分析寞肖。在這些的基礎(chǔ)上纲酗，我們又討論了深度學(xué)習(xí)技術(shù)是如何促進(jìn)NLP的發(fā)展的。
