自然语言处理的十个发展趋势

哈尔滨工业大学刘挺教授在第三届中国人工智能大会上总结了自然语言处理的十大发展趋势,包括语义表示从符号到分布、从浅层学习到深度学习、NLP平台化、语言知识自动构建、对话机器人场景化、文本理解与推理的深度发展、情感分析的广泛应用、社交媒体处理、自由文本生成以及NLP与各行业的深度融合。

源: 人工智能头条

概要:哈尔滨工业大学刘挺教授在第三届中国人工智能大会上对自然语言处理的发展趋势做了一次精彩的归纳。


哈尔滨工业大学刘挺教授在第三届中国人工智能大会上对自然语言处理的发展趋势做了一次精彩的归纳。


趋势 1:语义表示——从符号表示到分布表示



自然语言处理一直以来都是比较抽象的,都是直接用词汇和符号来表达概念。但是使用符号存在一个问题,比如两个词,它们的词性相近但词形不匹配,计算机内部就会认为它们是两个词。举个例子,荷兰和苏格兰这两个国家名,如果我们在一个语义的空间里,用词汇与词汇组合的方法,把它表示为连续、低维、稠密的向量的话,就可以计算不同层次的语言单元之间的相似度。这种方法同时也可以被神经网络直接使用,是这个领域的一个重要的变化。


从词汇间的组合,到短语、句子,一直到篇章,现在有很多人在做这个事,这和以前的思路是完全不一样的。


有了这种方法之后,再用深度学习,就带来了一个很大的转变。原来我们认为自然语言处理要分成几个层次,但是就句法分析来说,它是人为定义的层次,那它是不是一定必要的?这里应该打一个问号。

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