自然语（yǔ）言处理(英文Natural Language Processing，简称NLP)是人工（gōng）智（zhì）能（英文Artificial Intelligence，简称AI）领域的（de）重要研究课（kè）题，被誉为人工（gōng）智（zhì）能技（jì）术的一（yī）个掌上明珠；它研究能实（shí）现人与计算机之间用自然（rán）语（yǔ）言（yán）进行有效通信的各种理论和方法，涉及（jí）面极为广泛。国际知名学者周海中先生（shēng）曾经（jīng）指出（chū）：“自然（rán）语言处理是（shì）极有吸引力的研究（jiū）领（lǐng）域，它具有重（chóng）大的理论意义和实用价（jià）值。”目前，NLP已成为推动科技发展的强大（dà）动力，并成为（wéi）世界各国综合国力竞争的（de）焦点。

NLP主要研究能实现人与计算（suàn）机之间用自然（rán）语言进行有效通信的各（gè）种理论和（hé）方法（fǎ）。而用自然（rán）语言与计算机进（jìn）行通信，有着十分重要的实（shí）际应用意义，也有着（zhe）革命性的理论意义。实现人机间自（zì）然语（yǔ）言通信意味着要使计算机既能（néng）理解（jiě）自然语言文本（běn）的意义，也能以自然语言文本来（lái）表达给定的意图、思想（xiǎng）等；前者称为自然语言理解（jiě）（英（yīng）文Natural Language Understanding，简称NLU），后者称为自然语言生成（英文Natural Language Generation，简称NLG）。因此，NLP大体包括了NLU和NLG两个部分；因为（wéi）处理自（zì）然语言的关键是要（yào）让计算机“理解”自然语言（yán），所以通常把NLU视为NLP，也称为计算语言（yán）学。

NLP是一（yī）门融（róng）语言（yán）学、计算机科学、数学于一体的科学。因此（cǐ），这一领域的研究（jiū）将（jiāng）涉及自（zì）然语言，即人们日常使（shǐ）用的（de）语言，所以（yǐ）它与语（yǔ）言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。NLP并不（bú）是一般地研究自然语言，而（ér）是研制（zhì）能有效（xiào）地实现自然（rán）语言（yán）通信的计算机系统，特别是其中的软件（jiàn）系统（tǒng）。因而它是计算机科学的（de）一部（bù）分。可以说，NLP是计（jì）算机科（kē）学、语言学、AI等（děng）关注计算机和人类（lèi）语（yǔ）言之间的相互作用的领域。目前，人们对AI的需求也（yě）从计（jì）算智能、感（gǎn）知（zhī）智能到（dào）了以NLP为（wéi）代表的认知智能的层面（miàn）。没有（yǒu）成功的NLP，就（jiù）不会有真正（zhèng）的认（rèn）知智能。

由于AI包括感知（zhī）智能（néng）（比如图像识别（bié）、语言识别和手势识（shí）别（bié）等）和认知智能（主要是语言理解知识和推（tuī）理），而语言在（zài）认知智能起到最核心的作用（yòng）。如果能（néng）把语言问题解决了，AI最难（nán）的部分也就基（jī）本（běn）解决了。美（měi）国微软公司创始人比尔·盖茨先生曾经表示，“语言理解（jiě）是（shì）人工智能领（lǐng）域皇冠上的明珠”。前微软公司全球执行副总裁沈向洋先（xiān）生也（yě）在公开演讲时说（shuō）：“懂语言者得天下（xià）……下一个十年，人工智能的突破在自然语言的理解……人工智（zhì）能对人类影响（xiǎng）最为深刻的就是自（zì）然语言方面”。由于理解自然（rán）语言需（xū）要关于外在（zài）世界（jiè）的广泛知识以及运用（yòng）操作这些知识的能力，所以NLP也被视为解决AI完备(AI-complete)的核心问题之一（yī）。可以说，NLP目前是AI领域的重要研究课题，对它的研究也是充（chōng）满（mǎn）魅力和（hé）挑（tiāo）战（zhàn）的。

当（dāng）前AI技术在（zài）认知智能层面（miàn）仍（réng）面（miàn）临诸多挑战。如果我们有所推（tuī）进的话（huà），我们的认知智（zhì）能就（jiù）会进一步提升，包（bāo）括（kuò）语言（yán）的（de）理解（jiě）水（shuǐ）平、推理水（shuǐ）平、回答问题能力、分析（xī）能（néng）力、解决问题的能力、写作能力（lì）、对话能力等。然（rán）后（hòu）再加上感知智能的进步，声（shēng）音、图象、文字的识别和生成的（de）能力，以及（jí）多模态文、图交叉的能力，通过文字（zì）可（kě）以生成图象（xiàng），根据图（tú）象（xiàng）可以生成（chéng）描述的文（wén）字等等，我们就可以推进很多人类的应（yīng）用，包（bāo）括搜索引擎、智能客服，包括教（jiāo）育（yù）、财政、电子商务（wù）等各（gè）个方面的应用；也可以把AI技术（shù）用在我们的产（chǎn）业上，帮助（zhù）产业实现数字化转型。

最早的NLP研究（jiū）工作是机器翻译。1949年，美国（guó）知名科学家沃伦·韦弗先生（shēng）首先提出了机器翻（fān）译（yì）设计方案。20世纪60年代，许多（duō）科学家对机器翻译曾有（yǒu）大规模的研究工作，耗费了巨（jù）额费用；但他们显然是（shì）低估了自（zì）然语言（yán）的复杂性，语言处理的理论和技术均（jun1）不成熟，所（suǒ）以进展不（bú）大。当时的主要做（zuò）法是存储两种语言的单词、短语对（duì）应译法的大辞（cí）典，翻（fān）译时一一对应，技（jì）术上只是调整语言的同条顺序。但日常生（shēng）活中语言（yán）的翻译远不是如此简单（dān），很（hěn）多时候还要参（cān）考某句话（huà）前后的意思，需要上下文联系起（qǐ）来才能正确翻译（yì）——这就是机（jī）译技术难度（dù）高之所在。

大约20世（shì）纪（jì）90年代开（kāi）始（shǐ），NLP领域发生了巨大的变化。这（zhè）种变化有两（liǎng）个明显的特征：(1)对系（xì）统的输入，要求（qiú）研（yán）制的NLP系统（tǒng）能处理大规模的真实文本（běn），而不是如以前的研（yán）究性系统那（nà）样（yàng），只能处理很少的词条和典型句（jù）子。只有这样（yàng），研制（zhì）的系统才有真正的实用价值。(2)对系统（tǒng）的（de）输出，鉴于真实地理（lǐ）解（jiě）自然语（yǔ）言是（shì）十分困（kùn）难的，对系统并不要求能对自然（rán）语言文本进行深层的（de）理解（jiě），但要能从中抽取有用的信息。同时，由于（yú）强调了“大（dà）规模”和“真实文本”，所以下面两（liǎng）方面（miàn）的基础性工（gōng）作也得到了重视和加强：(1)大规（guī）模真实语料库的研制。大规模的经过（guò）不同深度（dù）加工的真（zhēn）实（shí）文本的语料库，是研究自然语言统计性（xìng）质（zhì）的基础（chǔ）；如果没有这样的语料（liào）库，统（tǒng）计方法只（zhī）能是无源之水。(2)大规（guī）模（mó）、信息（xī）丰富的词典的（de）编制工作。因（yīn）此规模为几万，十（shí）几万，甚至几十万词，含有丰富（fù）的信息（xī）(如包含（hán）词的（de）搭配信（xìn）息)的计算机（jī）可用词典对NLP的重要性是很明显的。

系统的输入与输出这两个特征在NLP的诸多领域都有（yǒu）所（suǒ）体（tǐ）现，其（qí）发展直接促（cù）进了计算（suàn）机自（zì）动检（jiǎn）索技术（shù）的出现和兴起（qǐ）。实际上，随着计（jì）算机技术的不断发展，以海量（liàng）计算（suàn）为基础的机器学（xué）习、数据挖（wā）掘、数据建模等（děng）技术的（de）表（biǎo）现也愈发优异。NLP之所以能够（gòu）度过“寒冬”，再次发展（zhǎn），也（yě）是因（yīn）为计算机科学（xué）与统计科学的不断结合，才让人（rén）类甚至机器能够不断从大（dà）量数据中发现“特征”并（bìng）加以学习（xí）。不过要实现（xiàn）对自（zì）然语言真正意义上的理（lǐ）解，仅（jǐn）仅从原（yuán）始文本中进行（háng）学习是不够的（de），我们还需要（yào）新的（de）方法和（hé）模型。

目（mù）前存在的（de）问题（tí）主要有两（liǎng）个方面：一方面，迄今为止的语（yǔ）法都（dōu）限（xiàn）于（yú）分析一个孤立（lì）的句子（zǐ），上下文关系和谈话环（huán）境对本句（jù）的（de）约束和影响还缺乏系（xì）统的研究，因此分（fèn）析歧义、词语省（shěng）略、代词（cí）所指、同（tóng）一句话在不（bú）同场合（hé）或由不同（tóng）的人（rén）说出来所具有的不同含义（yì）等问题，尚无明确规律可循，需（xū）要加强（qiáng）语义学和语用学的研究才能逐步解（jiě）决。另一方面，人理解一个（gè）句子（zǐ）不是单凭语法（fǎ），还运用了大量的有关知识，包括生活知识和专（zhuān）门（mén）知识，这些（xiē）知识无（wú）法全部贮存在计算机里（lǐ）。因此一（yī）个书面理解系（xì）统只能建立在有限的词汇、句型和特定的主题范（fàn）围内；计算机的（de）贮存量和运转速度大大提高之后，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（yú）实验室，目前来看数据处理可能是NLP应用场景最多的一个发（fā）展（zhǎn）方向。实（shí）际上，自从（cóng）进入大数据时代（dài），各大平台就没（méi）有停止过对用户数据的深度挖（wā）掘。要想提取出有用（yòng）的（de）信息，仅提取关键词、统计词频等是远远（yuǎn）不够（gòu）的，必须对用户数（shù）据(尤其是发言、评论等（děng）)进行语义上（shàng）的理解。另外，利用离线大数据统计分析的（de）方法进（jìn）行NLP任务的研（yán）究是目前非常有潜力的一种研究（jiū）范式，尤其是谷歌、推特、百（bǎi）度等大（dà）公司在这类应（yīng）用上的成功经验，引领了目（mù）前（qián）大数据研究的（de）浪（làng）潮。

NLP是为各类企业及开发者提供的（de）用（yòng）于文本分析及挖掘的核（hé）心（xīn）工（gōng）具，已经（jīng）广泛（fàn）应（yīng）用在电（diàn）商、金融、物流、医疗、文化娱乐等行业客户（hù）的多项业务（wù）中。它可帮助用户搭建（jiàn）内容搜索、内容推荐、舆情识别（bié）及分析、文本（běn）结（jié）构化、对话（huà）机器人等智能产品，也（yě）能够通过合作（zuò），定制个性化（huà）的解决方案。由于（yú）理解自（zì）然语言，需要（yào）关（guān）于外在世（shì）界的广泛知（zhī）识以及运用操作（zuò）这些（xiē）知识（shí）的能力，所以NLP也被视为解决（jué）强AI的核心问题（tí）之一，其未来一般也因此密切结合AI发展，尤（yóu）其是设计一个模仿人脑（nǎo）的神（shén）经网络（luò）。

训练NLP文本解（jiě）析AI系统需要采集大量多源头数据集，对（duì）科学家来说是（shì）一项持续的挑（tiāo）战：需要使（shǐ）用最新的深度学习（xí）模型，模（mó）仿人类大脑中神经元的行为，在数百万甚至数（shù）十亿的注释示例（lì）中进行训练来持续改（gǎi）进（jìn）。当（dāng）下（xià）一种流行的（de）NLP解决（jué）方案是预训练（liàn），它改进了对未（wèi）标记文本进行训练的通用语言模型（xíng），以执行特（tè）定任务；它的思想（xiǎng）就（jiù）是，该模型的参（cān）数（shù）不再（zài）是随机初始化，而是先有一个任务进行训练得到一（yī）套模型参数，然后用这套参数对模（mó）型进行初始化，再进行训练（liàn），以获得更好的预测性（xìng）见（jiàn）解。

目前我（wǒ）们（men）已（yǐ）经（jīng）进入（rù）了以互联网为主要标志的海量信（xìn）息时代，这（zhè）些（xiē）信（xìn）息大（dà）部分（fèn）是以自然语言表示的。一方面，海（hǎi）量信息也为计算（suàn）机学习人类语言提（tí）供（gòng）了更多的“素材”；另（lìng）一方面，这也为NLP提供了更加宽广的（de）应用舞台。例如，作为NLP的重要应用，搜索引擎（qíng）逐渐成（chéng）为人们获取信息（xī）的重要工具，出现了以谷（gǔ）歌、百度等为代表的搜索引擎巨头（tóu）；机（jī）器翻译也从（cóng）实（shí）验室（shì）走（zǒu）入寻常（cháng）百姓家；基于自然语言处理的中文输入法（如搜狗、微（wēi）软、谷歌等输入法）成为计算机用户的必备工具；带（dài）有语音识别的计算（suàn）机（jī）和手机也正大行（háng）其道（dào），协助用户更有效地生活、工作和学习。

现在，NLP领域已（yǐ）经（jīng）有了大量的人工标注知识，而深度学习可以通过有监（jiān）督学（xué）习得到相关的语义知识（shí），这（zhè）种知识（shí）和人（rén）类总结的知识应该存在某种对应关（guān）系，尤其是在一些浅层语义方（fāng）面（miàn）。因为人工标注，本质上已（yǐ）经给深度学习提（tí）供了学习的目标（biāo）；只是深度学习可以不眠不休地（dì）学习，这种逐（zhú）步靠拢（lǒng）学习目标的过（guò）程，可能（néng）远比人类（lèi）总（zǒng）结过程来得（dé）更快（kuài）更好。这一点，从（cóng）谷（gǔ）歌公司旗下DeepMind研究团队开发的围棋软（ruǎn）件AlphaGo短时间（jiān）内连胜两位人类围棋高手（shǒu）的事（shì）实，似乎能够（gòu）得到（dào）验证。

深度（dù）学习在NLP中的应用非常广泛，可以（yǐ）说横扫NLP的各个应（yīng）用，从（cóng）底层的分词、语言模型、句法分（fèn）析、语音（yīn）识别（bié）等到高层的语（yǔ）义（yì）理解、语用阐释、对话管理（lǐ）、知识（shí）问答等方面都几（jǐ）乎都有深（shēn）度学习的模型，并且取得了不错的效果。有关研究已从传（chuán）统（tǒng）的机（jī）器学（xué）习算法转变成更有表现力的深度学（xué）习模型，如卷积神经网络和回归神经网络。不过，目前的深度学习技（jì）术还不具备（bèi）理解和使（shǐ）用自（zì）然语言所必需的概念抽象（xiàng）和逻辑推理能力，还有待今后进一步的研（yán）究。

互联网搜（sōu）索引擎已经有一（yī）段时间让（ràng）人们使用会话（huà）语言和术（shù）语来在线搜索事物。现在，谷（gǔ）歌（gē）公司（sī）的云端硬盘用户已经可以使（shǐ）用（yòng）这一功能。用户可以搜索存储在谷歌云（yún）端（duān）硬盘（pán）中（zhōng）的文件（jiàn）和内容（róng），就像使用谷（gǔ）歌搜索提供的对云端硬盘内置NLP的（de）新（xīn）支持一样。该功能使用户可（kě）以使用通常（cháng）用词组表达的（de）查询以及在实际对（duì）话中将要使用（yòng）的查询来更轻（qīng）松地找（zhǎo）到所（suǒ）需的内容。谷（gǔ）歌公司在在线和移动搜索、移动应用程序以（yǐ）及（jí）GoogleTranslate等（děng）服务中广泛（fàn）使用NLP；该公（gōng）司在这一（yī）领域的（de）研究是为提高机器阅（yuè）读和理解人类语言能力所（suǒ）做的更广泛努力的一部分。随着（zhe）谷歌调整其算（suàn）法，NLP应（yīng）该会随着时间的推（tuī）移变得更好。

前不久，英国剑（jiàn）桥量（liàng）子计算（suàn）公司（CQC）宣布，他们利用自（zì）然语言的“固（gù）有量子”结构，开辟了一（yī）个全新的可能（néng）应（yīng）用领域。其通过将（jiāng）语法句子翻译成量子线（xiàn）路，然（rán）后在量子计算机上实现（xiàn）生成的程序，并实际执行问（wèn）答。这是第一次在量子计算机上执行NLP。通（tōng）过使用CQC的一流的、平台无（wú）关的可重定目（mù）标（biāo）编译器t|ket)™，这些程序（xù）在IBM量子计算机（jī）上（shàng）成（chéng）功执行并（bìng）得（dé）到结果，整个突破朝着实现“意义感知”和“语法知悉”的NLP方向（xiàng）迈（mài）出了有意（yì）义的（de）一大（dà）步——这是计算（suàn）机（jī）时代（dài）早期以（yǐ）来计算机科（kē）学家及计算（suàn）语言学家追寻的梦想。

美国哈佛大（dà）学医（yī）学院的研究（jiū）人（rén）员（yuán）借助NLP技术最近开发出一种工（gōng）具，可以（yǐ）评估新冠（guàn）肺炎（COVID-19）患者的病（bìng）例、社交媒体和健康卫生数据。他（tā）们率（lǜ）先（xiān）努（nǔ）力通过使用机器学习技（jì）术查看（kàn）来自各种（zhǒng）来源（yuán）的数据和（hé）信息(包括患者记录、社交媒体和公共卫生数（shù）据)来寻找新冠肺（fèi）炎病毒的（de）解决方案。借助NLP工具，他们还可以搜索有关新（xīn）冠肺炎病毒的在线信（xìn）息，并了解爆发的当前位置。另外（wài），研究人员还利用NLP技术对新冠肺炎、药物（wù）和疫（yì）苗等密集展开（kāi）研究，同时包括临床诊断与（yǔ）治疗以及（jí）流行病学（xué）研究等。

中国阿里达摩院的NLP研究团队提出了（le）优化（huà）模型Struct BERT，能让机器（qì）更好地掌握人（rén）类语法，加深对自然语言的理（lǐ）解。使（shǐ）用该模型好比给机（jī）器内置（zhì）一个“语法识别器”，使机器在（zài）面对语序错乱（luàn）或不（bú）符合语法习惯的（de）词句时，仍能准确理（lǐ）解（jiě）并给（gěi）出正确的表（biǎo）达（dá）和回应，大大提（tí）高机（jī）器对词语、句子（zǐ）以（yǐ）及语言（yán）整体的理解（jiě）力。这一技术已广泛使用（yòng）于阿里旗下阿里小蜜（mì）、蚂（mǎ）蚁金服、优酷等业务。阿里达摩院（yuàn）的语（yǔ）言模（mó）型（xíng）和阅读理解技术也（yě）被用于行（háng）业赋能，推进AI技术在医疗、电力、金融等行（háng）业的落地。据悉，StructBERT模型在2020年被评为全球性能最（zuì）强的NLP系统。

知名市场分析（xī）机构（gòu）Mordor Intelligence的一份报（bào）告指出，在过去（qù）的几年中，深度学习架（jià）构（gòu）和算法在市场格局中取得了（le）令（lìng）人瞩（zhǔ）目的进步，而语音分析解（jiě）决方案（àn）正（zhèng）在主导着这（zhè）一市场（chǎng），因为（wéi）传统的（de）基（jī）于文本的分析已不足以处理复杂的业（yè）务问题。据（jù）估计（jì），2025年NLP市（shì）场（chǎng）规模将比2017年增（zēng）长14倍，从30亿美元（yuán）左右增长到430亿美元以上。

总之，随（suí）着互联（lián）网的普及和海量信息的涌现，作为AI领域的重要研究课（kè）题（tí）和掌上明珠，NLP正在人们的（de）生活（huó）、工作、学（xué）习中扮演着越来越重要的角色，并将在科技进步与社会发展的过程中发（fā）挥越来越重要的作用（yòng）。

文/林峰、李炎（作者单位分（fèn）别为美国波士顿大学工学院、普渡大学科技学院）