郝立濤,于振生

(中國(guó)建筑集團(tuán)有限公司,北京 100029)

自然語(yǔ)言處理(NLP)是人工智能(AI)的一個(gè)重要分支,主要用于令計(jì)算機(jī)理解并生成人類語(yǔ)言。自然語(yǔ)言處理技術(shù)使人們能夠與計(jì)算機(jī)進(jìn)行更為自然的交互,如搜索引擎查詢、智能語(yǔ)音助手、機(jī)器翻譯等。隨著深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,特別是在BERT、GPT等模型的推動(dòng)下,NLP取得了顯著進(jìn)步。本研究探討了人工智能對(duì)自然語(yǔ)言處理技術(shù)的影響,綜述了NLP的發(fā)展及其在各領(lǐng)域的應(yīng)用,展望了其未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)。

1 人工智能與自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展

早期的NLP系統(tǒng)主要基于手動(dòng)規(guī)則及詞典,受限于語(yǔ)言的復(fù)雜性及多樣性,創(chuàng)建與維護(hù)規(guī)則耗時(shí)且困難。隨著統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法的出現(xiàn),人們開始通過大量語(yǔ)料庫(kù)學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式,但這種方法忽略了詞的順序及語(yǔ)義信息,對(duì)手動(dòng)設(shè)計(jì)高度依賴,且無(wú)法處理詞匯間的多義性及復(fù)雜的語(yǔ)言現(xiàn)象。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用改變了NLP領(lǐng)域,主要包括詞嵌入模型(如Word2Vec及GloVe)、序列數(shù)據(jù)處理的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)及長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)。近幾年,NLP領(lǐng)域出現(xiàn)重大突破,如Transformer模型、大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型BERT及GPT系列,這些模型極大地推動(dòng)了NLP的應(yīng)用。各階段發(fā)展如圖1。

圖1 NLP技術(shù)發(fā)展歷程Fig.1 History of NLP technology development

1.1 早期的NLP模型及技術(shù)

早期的NLP技術(shù)主要依賴于手動(dòng)制定的語(yǔ)法規(guī)則及詞典,基于規(guī)則的系統(tǒng)通過模擬人類對(duì)話來(lái)理解簡(jiǎn)單的自然語(yǔ)言指令,但無(wú)法應(yīng)對(duì)語(yǔ)言的復(fù)雜性及多樣性[1]。統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)方法是從大量語(yǔ)料庫(kù)中學(xué)習(xí)語(yǔ)言模式,無(wú)需明確編碼語(yǔ)法規(guī)則,但需要大量的知識(shí)積累,故其性能及泛化能力受到嚴(yán)重限制。

1.2 深度學(xué)習(xí)方法

深度學(xué)習(xí)方法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠自動(dòng)從原始輸入數(shù)據(jù)中提取有意義的特征,顯著提升NLP的任務(wù)性能。Word2Vec與GloVe等詞嵌入模型的引入為NLP的發(fā)展開辟了新道路。這些模型能夠?qū)⒃~表示為高維向量,捕獲詞的語(yǔ)義及語(yǔ)法信息。例如,詞嵌入模型可捕捉類比關(guān)系,如king與queen的關(guān)系類似于man與woman。在序列數(shù)據(jù)處理中,遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是主流。RNN通過維護(hù)一個(gè)隱藏狀態(tài)來(lái)捕捉先前輸入的信息,處理序列中的時(shí)間依賴性。但隨著時(shí)間跨度的增加,RNN在處理長(zhǎng)序列時(shí)遇到了困難,它們無(wú)法有效保留長(zhǎng)期依賴信息。為解決這個(gè)問題,人們提出了長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM),通過引入“門”的機(jī)制,選擇性地記住或遺忘信息,從而有效處理長(zhǎng)序列[2]。目前已成功將其應(yīng)用于各種NLP任務(wù),如機(jī)器翻譯、語(yǔ)音識(shí)別及文本生成。

深度學(xué)習(xí)是NLP的核心技術(shù),提供了強(qiáng)大的模型及工具,可處理語(yǔ)言的復(fù)雜性及豐富性。憑借自動(dòng)學(xué)習(xí)特征及處理序列依賴性,深度學(xué)習(xí)模型大大提升了NLP的任務(wù)性能。

1.3 技術(shù)發(fā)展

近幾年,NLP發(fā)展迅速,出現(xiàn)了Transformer模型及大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型,如BERT、GPT系列等,極大推動(dòng)了NLP的應(yīng)用。Transformer模型使用自注意力(Self-Attention)機(jī)制,摒棄了傳統(tǒng)的序列模型如RNN及LSTM的遞歸結(jié)構(gòu),使模型能夠并行處理序列中的所有元素,顯著提高計(jì)算效率。還能捕獲序列中的長(zhǎng)距離依賴關(guān)系,這對(duì)于許多NLP任務(wù)(如機(jī)器翻譯、文本摘要等)來(lái)說(shuō)非常重要。故Transformer模型在NLP領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型利用大規(guī)模的預(yù)訓(xùn)練任務(wù),在海量文本數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上進(jìn)行自監(jiān)督學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)到了豐富的語(yǔ)義表示。通過預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)的方式能夠遷移學(xué)習(xí)各種下游任務(wù),如文本分類、命名實(shí)體識(shí)別等,在多項(xiàng)NLP基準(zhǔn)測(cè)試中取得了突破性的成果,成為NLP研究的重點(diǎn)。GPT(Generative Pretrained Transformer)系列模型也是一種預(yù)訓(xùn)練模型。與BERT不同的是,其采用Transformer解碼器進(jìn)行單向(從左到右)的預(yù)訓(xùn)練。GPT-3是目前最大的GPT模型,含有1750億個(gè)參數(shù),能夠生成極其逼真的文本。盡管GPT-3在一些基準(zhǔn)測(cè)試上的性能略遜于BERT模型,但其在無(wú)監(jiān)督生成任務(wù)中表現(xiàn)優(yōu)異。

2 自然語(yǔ)言處理的主要應(yīng)用

2.1 搜索引擎的查詢理解與搜索結(jié)果排序

搜索引擎幫助人們從海量信息中快速準(zhǔn)確地獲取所需的內(nèi)容。NLP技術(shù)的應(yīng)用可使搜索結(jié)果更加智能化、個(gè)性化,提升用戶的搜索體驗(yàn)。在搜索引擎中,查詢理解是第一步。NLP技術(shù)能夠幫助搜索引擎理解用戶輸入的自然語(yǔ)言查詢,把用戶的意圖轉(zhuǎn)化為機(jī)器可處理的形式。通過識(shí)別關(guān)鍵詞、語(yǔ)法結(jié)構(gòu)及語(yǔ)義關(guān)聯(lián),NLP可準(zhǔn)確地解析查詢,捕捉用戶的搜索意圖并提取關(guān)鍵信息[3]。搜索引擎需對(duì)候選文檔進(jìn)行排序,以呈現(xiàn)最相關(guān)及有用的搜索結(jié)果。傳統(tǒng)的排序算法主要依賴于關(guān)鍵詞匹配及網(wǎng)頁(yè)排名等,NLP技術(shù)可以更深入地理解查詢及文檔內(nèi)容,基于語(yǔ)義相關(guān)性進(jìn)行排序。例如,使用詞嵌入(word embeddings)技術(shù),NLP可捕捉單詞之間的語(yǔ)義關(guān)聯(lián),從而提升排序的準(zhǔn)確性及相關(guān)性。NLP技術(shù)還有諸多應(yīng)用,如命名實(shí)體識(shí)別,識(shí)別并標(biāo)記查詢的人名、地名及組織名,提供準(zhǔn)確的搜索結(jié)果。信息抽取與摘要技術(shù)可從文檔中提取關(guān)鍵信息并生成簡(jiǎn)潔的摘要,幫助用戶快速了解文檔內(nèi)容。情感分析技術(shù)可識(shí)別并分析用戶對(duì)搜索結(jié)果的情感傾向,進(jìn)一步優(yōu)化排序及個(gè)性化推薦。

2.2 聊天機(jī)器人與智能助手

聊天機(jī)器人與智能助手通過模擬人與人之間的對(duì)話來(lái)提供智能化的交互體驗(yàn)。NLP技術(shù)令其能夠理解用戶的自然語(yǔ)言輸入,以自然語(yǔ)言方式與用戶進(jìn)行交流并提供服務(wù)。NLP技術(shù)利用語(yǔ)義理解技術(shù),包括命名實(shí)體識(shí)別、意圖識(shí)別及關(guān)系抽取等,識(shí)別并提取用戶輸入中的關(guān)鍵信息,將其轉(zhuǎn)化為機(jī)器可處理的形式,這樣可以更好地理解用戶需求,提供準(zhǔn)確及個(gè)性化的回應(yīng)。在對(duì)話管理中,NLP技術(shù)通過對(duì)話狀態(tài)追蹤及對(duì)話策略管理實(shí)現(xiàn)上下文理解及維護(hù),令機(jī)器根據(jù)對(duì)話歷史及上下文作出合理回應(yīng),提供符合用戶期望的服務(wù)。NLP技術(shù)中的語(yǔ)言生成技術(shù)可幫助機(jī)器生成自然、流暢的回答。例如,使用生成式模型如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)與轉(zhuǎn)換器(Transformer),可生成更富表達(dá)力及人類化的回復(fù),令對(duì)話更加真實(shí)可信。

聊天機(jī)器人與智能助手應(yīng)用范圍廣泛,包括客戶服務(wù)、智能問答、語(yǔ)音助手等,能夠幫助用戶解答問題、提供信息、執(zhí)行任務(wù)等。NLP技術(shù)可實(shí)現(xiàn)智能、個(gè)性化的對(duì)話交互,提供更好的體驗(yàn)。

2.3 機(jī)器翻譯與多語(yǔ)言處理

機(jī)器翻譯與多語(yǔ)言處理可解決語(yǔ)言障礙,促進(jìn)全球交流與理解。NLP技術(shù)在其中發(fā)揮著關(guān)鍵作用,使計(jì)算機(jī)能夠自動(dòng)將文本從一種語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為另一種語(yǔ)言,實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言交流及理解。NLP技術(shù)的重要作用體現(xiàn)在以下幾方面:①語(yǔ)言模型與翻譯模型。語(yǔ)言模型是機(jī)器翻譯的基礎(chǔ),用于建模不同語(yǔ)言的語(yǔ)法及語(yǔ)義結(jié)構(gòu)。NLP技術(shù)可通過建立統(tǒng)計(jì)機(jī)器翻譯(SMT)模型或基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器翻譯(NMT)模型對(duì)句子進(jìn)行翻譯和轉(zhuǎn)換。這些模型使用大規(guī)模的雙語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行訓(xùn)練,學(xué)習(xí)源語(yǔ)言與目標(biāo)語(yǔ)言之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的翻譯[4]。②對(duì)齊和對(duì)比。在機(jī)器翻譯中,NLP技術(shù)可對(duì)齊源語(yǔ)言與目標(biāo)語(yǔ)言的句子及短語(yǔ)進(jìn)行對(duì)比,找到它們的對(duì)應(yīng)關(guān)系。對(duì)齊技術(shù)可幫助機(jī)器翻譯系統(tǒng)理解源語(yǔ)言句子的結(jié)構(gòu)及含義,從而更準(zhǔn)確地翻譯。還可用于構(gòu)建雙語(yǔ)詞典與短語(yǔ)表,以支持更好的翻譯質(zhì)量及效果。③多語(yǔ)言處理。NLP技術(shù)在多語(yǔ)言處理中起到重要的作用,涉及多語(yǔ)言文本的分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別等任務(wù)。多語(yǔ)言處理技術(shù)可同時(shí)處理多種語(yǔ)言,令NLP系統(tǒng)在多語(yǔ)言環(huán)境下具備更廣泛的適應(yīng)性及應(yīng)用能力。通過多語(yǔ)言處理,NLP系統(tǒng)能夠跨越語(yǔ)言邊界,實(shí)現(xiàn)信息共享與傳遞。

2.4 情感分析與社交媒體監(jiān)測(cè)

情感分析與社會(huì)媒體監(jiān)測(cè)是NLP技術(shù)在文本分析中的重要應(yīng)用,通過分析文本中的情感及情緒,幫助人們理解用戶的情感傾向,為企業(yè)決策、品牌管理及輿情監(jiān)測(cè)提供有力支持。在情感分析方面,NLP技術(shù)可自動(dòng)識(shí)別并分析文本中所表達(dá)的情感及情緒。通過使用情感詞典、機(jī)器學(xué)習(xí)及深度學(xué)習(xí)技術(shù),識(shí)別文本中的情感極性(如積極、消極或中性)及情感的細(xì)粒度分類(如喜悅、憤怒、悲傷等),有助于企業(yè)了解用戶對(duì)產(chǎn)品、服務(wù)及品牌的態(tài)度和情感傾向,為市場(chǎng)營(yíng)銷與客戶關(guān)系管理提供指導(dǎo)。在社會(huì)媒體監(jiān)測(cè)方面,NLP技術(shù)可幫助企業(yè)實(shí)時(shí)跟蹤社交媒體平臺(tái)上的輿情及用戶反饋。通過對(duì)大量社交媒體數(shù)據(jù)進(jìn)行情感分析及文本挖掘,發(fā)現(xiàn)用戶對(duì)特定話題、事件或品牌的態(tài)度及觀點(diǎn)[5],有助于企業(yè)及時(shí)了解用戶反饋及需求,進(jìn)行品牌管理、危機(jī)管理及市場(chǎng)調(diào)研。

NLP還可用于辨別和過濾惡意評(píng)論及虛假信息,保護(hù)用戶免受惡意行為及不實(shí)信息的影響。還可用于社交媒體內(nèi)容的自動(dòng)摘要及推薦,幫助用戶快速獲取感興趣的信息及話題。

2.5 語(yǔ)音識(shí)別與語(yǔ)音合成

在語(yǔ)音識(shí)別方面,NLP技術(shù)可將人類語(yǔ)音轉(zhuǎn)化為文本形式。使用語(yǔ)音信號(hào)處理及機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),分析并解碼音頻信號(hào),將其轉(zhuǎn)化為文本表示[6],使計(jì)算機(jī)能夠理解并處理人類的口頭語(yǔ)言,實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音輸入、命令執(zhí)行及語(yǔ)音搜索等功能。語(yǔ)音識(shí)別在智能助手、語(yǔ)音交互設(shè)備及語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫等方面應(yīng)用廣泛。

在語(yǔ)音合成方面,NLP技術(shù)可將文本轉(zhuǎn)化為自然流暢的語(yǔ)音。使用語(yǔ)音合成技術(shù)將文本轉(zhuǎn)化為口頭語(yǔ)言,以語(yǔ)音形式傳達(dá)給用戶,需要考慮音素、聲調(diào)、語(yǔ)速等因素,生成自然、真實(shí)的語(yǔ)音輸出。語(yǔ)音合成應(yīng)用廣泛,包括智能助手、語(yǔ)音導(dǎo)航、有聲讀物等,可提供便捷的語(yǔ)音信息傳遞及交互體驗(yàn)。

3 展望

多語(yǔ)言處理與跨模態(tài)交互。NLP技術(shù)要能夠處理多種語(yǔ)言文本,滿足不同地區(qū)及用戶的需求。隨著視覺與語(yǔ)音等多模態(tài)數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用,跨模態(tài)交互將成為研究熱點(diǎn)[7]。NLP技術(shù)需結(jié)合文本、圖像及語(yǔ)音等多種信息源,實(shí)現(xiàn)更豐富、更智能的跨模態(tài)交互體驗(yàn)。

個(gè)性化與上下文感知。傳統(tǒng)的NLP系統(tǒng)通?；陟o態(tài)模型進(jìn)行文本處理,缺乏對(duì)個(gè)體差異及對(duì)話上下文的準(zhǔn)確理解。未來(lái)的發(fā)展將致力于構(gòu)建個(gè)性化的NLP系統(tǒng),根據(jù)用戶偏好及背景進(jìn)行定制化交互。此外,對(duì)話系統(tǒng)將更加注重上下文的理解及維護(hù),以實(shí)現(xiàn)連貫、自然的對(duì)話體驗(yàn)。

隱私與安全保護(hù)。隨著NLP技術(shù)的廣泛應(yīng)用,個(gè)人隱私與數(shù)據(jù)安全問題日益凸顯。未來(lái)的發(fā)展需要重點(diǎn)關(guān)注隱私與安全保護(hù)技術(shù)。應(yīng)設(shè)計(jì)隱私保護(hù)機(jī)制,確保用戶數(shù)據(jù)安全及保密性。此外,對(duì)抗性攻擊及虛假信息的識(shí)別也是一個(gè)重要的研究方向,令用戶免受虛假信息及惡意操縱的影響。

隨著NLP技術(shù)的不斷發(fā)展,其在眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用,包括搜索引擎、聊天機(jī)器人、機(jī)器翻譯及社交媒體監(jiān)測(cè)等,為人們提供了智能、高效的服務(wù)。未來(lái),多語(yǔ)言處理與跨模態(tài)交互將成為研究重點(diǎn),個(gè)性化與上下文感知的NLP系統(tǒng)將提供智能、個(gè)性化的交互體驗(yàn)。應(yīng)注重保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的安全性及隱私性,促進(jìn)其深入發(fā)展。