自然语言处理：初识自然语言处理

介绍

大家好，博主又来给大家分享知识了。从这次开始，博主给大家分享自然语言处理这个领域的内容。这也是博主非常感兴趣的研究领域。

最开始，博主计划在自然语言处理系列的第一篇博文中，和大家聊聊文本规范化这个话题。毕竟在自然语言处理领域里，文本规范化是一项基础且重要的工作，它能让原始文本变得更整齐有序，便于后续的处理分析。

但转念一想，对于刚接触自然语言处理的小伙伴们来说，对于自然语言处理肯定会有些陌生。要是直接讲文本规范化，大家理解起来可能会有些吃力。所以，博主再三考虑后，决定还是先给大家全面地介绍一下自然语言处理(如果正在看这篇博文的您是这方面(NLP)的专家，那么这篇博文您可以选择去看了)。

好了，我们直接进入正题。

自然语言处理

概念

自然语言处理，简单来说，是借助计算机来自动化地完成人类语言的解析、创造以及学习掌握的过程。把人类语言叫做自然语言，主要是为了和像C、Python这类人造的程序设计语言区分开来。其中，对人类语言的分析，就是把我们日常说的话、写的文字等转化成计算机能够 “读懂” 的某种形式或数据结构；而人类语言的生成呢，则是反过来，让计算机依据特定的信息或指令，输出符合人类语言习惯的语句、文本等；人类语言的获取，重点在于计算机通过各种算法和模型，学习如何更高效、准确地实现前面提到的语言分析和生成的能力。

自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)身为人工智能领域里至关重要的一部分，它的核心目标是赋予计算机能够理解、处理并生成人类日常交流使用的自然语言的能力。在如今的数字化生活中，从我们手机里的智能语音助手，能帮我们设置闹钟、查询信息；到各大网站的在线搜索引擎，能理解我们输入的查询语句并返回相关结果；再到语音识别技术让我们可以通过语音来操作设备；以及情感分析帮助企业了解用户对产品的态度等，NLP技术无处不在，极大地革新了我们与计算机交互沟通的模式，让人机交流变得更加自然、便捷。

应用

自然语言处理技术历经数十年的演进与沉淀，如今已成功孕育出众多切实可行的落地应用，为人们的生活和工作带来了极大的便利与创新。以下是一些极具代表性的应用实例：

对话机器人：在我们的日常生活中随处可见，像是手机中的语音助手，如苹果的 Siri、小米的小爱同学等，能通过语音交互帮我们完成各种任务，如查询天气、播放音乐、设置提醒等；智能音箱里的语音助手，如亚马逊的 Echo、百度的小度智能音箱等，可实现家居控制、知识问答等功能；还有电子商务网站的智能客服，能 24 小时在线为用户解答商品咨询、处理售后问题等；在电子游戏中，非玩家角色也借助对话机器人技术与玩家进行互动，提升游戏的沉浸感和趣味性。
中文拼音输入法：作为我们日常输入中文的重要工具，它巧妙地解决了拼音与汉字多对一的复杂对应关系。即使一个拼音可能对应着大量不同的汉字，现代的中文输入法凭借先进的算法和智能预测技术，能够根据上下文语境和用户的输入习惯，给出贴合需求的合理汉字组合建议，大大提高了中文输入的效率和准确性。
拼写和语法检查：广泛应用于各类文字处理场景。在编辑器集成方面，像 Microsoft Word、WPS 等主流文字处理软件都内置了强大的拼写和语法检查功能，能实时检测文档中的拼写错误和语法瑕疵，并给出修改建议；在线服务方面，也有许多专门的网站和工具，如 Grammarly 等，为用户提供更精准、全面的拼写和语法检查服务，帮助用户提升文字表达的质量。
机器翻译：打破了语言交流的障碍，让不同语言之间的沟通变得更加顺畅。在线服务如谷歌翻译、百度翻译等，支持多种语言之间的实时翻译，无论是网页浏览、文档翻译还是日常交流，都能快速获取翻译结果；翻译机则是一种便携式的翻译工具，适合在出国旅行、商务洽谈等场景中使用，能够实现语音实时翻译，方便用户与外国人进行面对面的交流。
自动摘要：在信息爆炸的时代，能帮助用户快速获取关键信息。许多购物和点评网站，如淘宝、大众点评等，会对海量的用户评论进行自动分析和处理，从众多用户对某个商品或店家的评论中提取出核心要点，总结出若干关键字，让用户能够在短时间内了解商品或服务的优缺点和特色。
自动填表：简化了我们的信息录入过程。以一些快递服务程序为例，当我们输入寄件人和收件人的相关信息时，程序能够自动识别输入文字中的姓名、电话、城市、区域、详细地址等关键内容，并准确地填写到相应的表格字段中，减少了手动输入的繁琐和错误。
新闻生成：在一些新闻形式较为固定的领域，如金融市场、体育比赛等，发挥着重要作用。很多网站利用自然语言处理技术，基于数据表单自动生成文字新闻。例如，在金融领域，能够根据股票行情、经济数据等自动生成相关的新闻报道，及时为用户提供最新的市场动态；在体育比赛方面，可根据比赛的实时数据和结果，快速生成比赛回顾和赛事分析等新闻内容。
财务报告合规检测：在金融监管领域具有重要意义。例如股票交易所利用自然语言处理技术对上市公司的财务报告进行自动审查，通过分析报告中的文字内容，检测是否符合相关法律法规和会计准则的要求，及时发现潜在的财务风险和违规行为，保障市场的公平、公正和透明。

难点

自然语言处理所遭遇的核心难题主要归因于人类语言那超乎寻常的复杂性。这种复杂性全方位地展现在语言学对人类语言的分层剖析之中，具体涵盖了语音、音系、正字法、词法、句法、语义、篇章、语用等诸多层面。

而当我们尝试让计算机去理解和生成人类语言时，不可避免地会触及到上述的每一个层面。为了更清晰地说明语言理解过程中所涉及的这些语言学层面，我们不妨通过一系列句子，并对其情感极性(也就是判断是好评还是差评)进行分析判断。

这家餐厅的菜品超美味。

要判断这句话是好评，仅仅需要理解“超美味”这个词语所表达的积极语义即可。

这家餐厅的菜品还挺不错的。

判断这句话时，不仅要理解“不错”所代表的积极语义，还需要依据句法结构来确认这是一个表达肯定的语句。

我不得不说这家餐厅的菜品很棒。

这句话相对复杂一些，需要根据句法来识别出对“很棒”的双重肯定(“不得不”表示双重肯定)，从而准确推断出句子所表达的积极语义。

顾客：“这家店的装修风格我太喜欢啦！” 店员：“那我们的招牌菜品您觉得如何呀？” 顾客：“哈哈，绝了！”

理解这段对话中顾客对“招牌菜品”所表达的“非常好(哈哈，绝了！)”的评价，这里就涉及到了语用层面的知识，通过顾客的语气和用词来判断其积极的态度。

这家咖啡店的氛围跟高级西餐厅一样惬意。

要理解这句话中所暗含的积极评价，不仅仅需要具备语言知识来理解句子的基本含义，还需要了解 “高级西餐厅通常给人惬意、舒适的感觉”这样的常识背景，从而领会到对咖啡店氛围的高度认可。

由此可见，理解和生成人类语言的复杂性显著体现在其所涵盖的层次丰富多样。更为关键的是，人类语言的每个层次都普遍存在歧义性，也就是说，同一个表达往往存在多种不同的理解方式。下面我们再来看一些具体的句子示例：

The beautiful flower is beside the bench by the lake.

在这里，英文单词“by”存在语义层面的歧义，它既可以表示“被”(但在本句中这种理解不太合理)，也可以表示“靠近”，显然“靠近”的含义在这个句子中更为合理。

The girl sees the boy with a big smile.

这句话存在句法层面的歧义：究竟是女孩带着灿烂的笑容看男孩(即“with a big smile”修饰 “sees”)，还是女孩看到带着灿烂笑容的男孩(即“with a big smile”修饰“the boy”)呢？从常理推断，两种理解都有可能，但在不同的语境中可能一种会更合理。

Every ten minutes a new customer enters this popular store.

这句话体现了语义层面的歧义：究竟是每十分钟就有一个新顾客进入这家受欢迎的商店，还是有一个特定的新顾客每十分钟就进入一次这家商店呢？很明显，前者的理解更符合一般的表达习惯和逻辑。

The book doesn't fit into the bag. It is too big.

这里的“it”在语义理解上存在歧义，它既可以指代“the book”(书太大所以装不进包里)，也可以指代“the bag”(包太小装不下书)，需要结合更多的上下文信息才能准确判断。

综上，自然语言处理的核心难点，在于人类语言理解与生成过程中涵盖语音、语义等诸多层次，且各层次皆有歧义问题。不仅如此，自然语言处理还面临着人工智能领域常见的共性挑战，像数据量不足、数据含噪、隐变量难以观测，以及模型学习时易出现过拟合、泛化能力欠佳，计算过程复杂，结果解释困难等情况。

方法论

自然语言处理研究开展几十年了，期间衍生出好多不同的流派。从不同角度看，对这些流派的定义和划分也不一样。要是从知识的表示形式、推理逻辑以及学习途径来区分的话，大体能分为三个主要流派：符号主义、统计方法，还有联结主义。

自然语言处理主要有三种方法论：

符号主义：把知识用离散符号和它们的结构化组合来表示，推理依靠符号规则。早期在自然语言处理中较流行，关注语言背后的结构，比如用形式文法等方法。不过，严格基于语言学的这类方法在很多实际场景难满足需求，简单的符号方法如正则表达式，在一些简单场景应用广泛。
统计方法：借助统计模型表示知识，通过概率推断来进行推理和学习。从20世纪90年代兴起，早期典型的是n元语法模型，它不注重语言结构，只把语言当作词的序列。后来更复杂的模型出现，语言结构再次受重视，统计方法常和符号主义方法结合，在实际应用中比符号主义取得了更多成果。
联结主义：也就是神经网络方法，通过大量简单神经元的连接来表示知识，推理基于神经元从输入到输出的计算，学习则是优化神经元参数。该方法在21世纪10年代早期崛起，基于此的自然语言处理技术叫深度学习。早期不关注语言结构，后来Transformer模型隐式建模了一定语言结构，基于它的预训练语言模型成为重要技术，ChatGPT更是让大语言模型备受关注。