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为何NLP领域难以出现“独角兽”?
来源:互联网   发布日期:2019-08-20 09:06   浏览:1137次  值班编辑QQ:点击这里给我发消息

比尔盖茨曾说过,「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」。自然语言处理的进步将会推动人工智能整体进展。NLP 的历史几乎跟计算机和人工智能的历史一样长。自计算机诞生,就开始有了对人工智能的研究,而人工智能领域最早的研究就是机器翻译以及自然语言理解。
 

比尔盖茨曾说过,「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」。自然语言处理的进步将会推动人工智能整体进展。NLP 的历史几乎跟计算机人工智能的历史一样长。自计算机诞生,就开始有了对人工智能的研究,而人工智能领域最早的研究就是机器翻译以及自然语言理解。

随着大数据和技术设施的完善,人工智能技术在近年来迎来了井喷式的发展。在产业方面,不少专注于计算机视觉的公司也获得了长足发展。其中比较具有代表性的是估值已经超过 20 亿美元的商汤科技,在经历了数轮大额融资之后,其隐隐有从独角兽变成巨头的趋势。

不过,人工智能另一个相关领域自然语言处理似乎没有达到这种高度。在技术方面,这一领域的技术准确率远远没有达到计算机视觉和语音识别的水平,技术产品也因为较高的错误率,缺少实际价值。那么 NLP 技术到底有哪些难点呢?

什么是 NLP?

人工智能出现之前,计算机只能处理结构化的数据,就比如我们平时用的表格里的数据,但是网络中大部分的数据都是非结构化的,比如我们看到的文章、图片、视频等等。在这些数据中,文本数据又往往是最多的,为了能够分析和利用这些文本信息,我们就需要利用 NLP 技术,让机器理解这些文本信息,并加以利用。

人类可以通过语言来交流,而为了让计算机之间互相交流,人们让所有计算机都遵守一些规则,计算机的这些规则就是计算机之间的语言。自然语言处理(NLP)就是在机器语言和人类语言之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的。

NLP 的两个部分:NLU 和 NLG

NLU 目前应用的领域主要集中在机器翻译、机器客服、智能音箱等领域,但由于需要大量的数据训练和 NLU 本身存在的一些语言语义上的难点,其实机器还不是非常智能。

自然语言生成(NLG)是 NLP 的重要组成部分,NLU 负责理解内容,NLG 负责生成内容。他的主要目的是降低人类和机器之间的沟通鸿沟,将非语言格式的数据转换成人类可以理解的语言格式。

自然语言生成 NLG 有 2 种方式:

text to text:文本到语言的生成

data to text :数据到语言的生成

NLP 的难点

对于机器来说,难点主要分为 5 类问题:

语言的多样性,我们日常所用的语言是没有规律的,不同的组合可以表达出很多的含义。

语言的歧义性,如果不联系上下文,缺少环境的约束,语言有很大的歧义性

语言是一个开放集合,我们可以任意的发明创造一些新的表达方式。

语言需要知识依赖,需要联系到实践知识。

语言的上下文

应用场景复杂,很难出现“独角兽”

总的来说,NLP 技术领域之所以没有出现如计算机视觉领域那些独角兽公司,是因为自然语言处理的技术难度太大,和应用场景太复杂。一个公司的成立发展都是由需求驱动的,自然语言应用主要是机器翻译,虽然机器翻译的需求长期存在,但机器翻译的水平一直未取得突破性的进展,即使到今天,机器也很难翻译有背景的复杂句子。

另外,自然语言处理的应用太依赖于UI了。图像识别基本不需要 UI,直接在系统内部集成一些技术就行。一些公司做翻译软件,如果UI做得不行,用户体验不行,人们就不会愿意使用。

技术产业化最重要的是商业模式,也就是怎么让技术挣钱。图像识别公司的挣钱模式已经成立了,但翻译付费就难多了。所以自然语言是从研究到技术到落地到商业化,面临一系列的挑战。目前的现状是,自然语言处理技术更多的是作为公司内部技术,比如内部的商业情报或人机接口功能。

NLP 技术发展,未来可期

从今年的 ACL 大会可以看出 NLP 技术的火爆。会议共收到了 2900 余篇提交的论文,投稿规模相较于 2018 年增长了 75%!自然语言处理领域实在是炙手可热,学术界和工业界的热情都创下了历史新高。

从商业层面来讲也涌现出了微软小冰、小米小爱等比较成熟的机器人产品,相信在未来的不久 NLP 技术一定会给我们带来更多的惊喜。

大咖现场分享 NLP 技术干货

王斌博士,是小米人工智能实验室主任,NLP 首席科学家。中国中文信息学会理事,计算语言学、信息检索、社会媒体处理、语言与知识计算等专委会委员及《中文信息学报》编委,中国计算机学会中文信息处理专业委员会委员。

加入小米之前,他在中科院计算所、信工所从事自然语言处理和信息检索相关的科研工作。在AICon 全球人工智能机器学习大会现场,他将会带来 NLP 技术方面的相关演讲,各位感兴趣的小伙伴欢迎来现场听他分享。

AICon 全球人工智能机器学习技术大会,将于 11 月 21-22 日在北京国际会议中心举行。颜水成、贾扬清、崔宝秋等 AI 技术大咖届时也会来现场,跟大家聊一聊今年在 AI 商业化场景落地的大背景下,又涌现出了哪些新技术。本次大会我们设立了机器学习计算机视觉、NLP、AI芯片、搜索推荐、产业互联网、硅谷 AI 技术实践等 13+ 技术专场,细分到 AI 技术的各个领域,为大家全方位的展示 AI 技术在国内目前发展的现状。

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