微軟亞洲研究院：NLP將迎來黃金十年

　　比爾·蓋茨曾說過，“語言理解是人工智能皇冠上的明珠”。自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)的進步將會推動人工智能整體進展。

　　NLP 的歷史幾乎跟計算機和人工智能(AI)的歷史一樣長。自計算機誕生，就開始有了對人工智能的研究，而人工智能領域最早的研究就是機器翻譯以及自然語言理解。

　　在 1998 年微軟亞洲研究院成立之初，NLP 就被確定為最重要的研究領域之一。歷經(jīng)二十載春華秋實，在歷屆院長支持下，微軟亞洲研究院在促進 NLP 的普及與發(fā)展以及人才培養(yǎng)方面取得了非凡的成就。共計發(fā)表了 100 余篇 ACL 大會文章，出版了《機器翻譯》和《智能問答》兩部著作，培養(yǎng)了 500 名實習生、20 名博士和 20 名博士后。我們開發(fā)的 NLP 技術琳瑯滿目，包括輸入法、分詞、句法/語義分析、文摘、情感分析、問答、跨語言檢索、機器翻譯、知識圖譜、聊天機器人、用戶畫像和推薦等，已經(jīng)廣泛應用于 Windows、Office、Bing、微軟認知服務、小冰、小娜等微軟產(chǎn)品中。我們與創(chuàng)新技術組合作研發(fā)的微軟對聯(lián)和必應詞典，已經(jīng)為成千上萬的用戶提供服務。

　　過去二十年，NLP 利用統(tǒng)計機器學習方法，基于大規(guī)模的帶標注的數(shù)據(jù)進行端對端的學習，取得了長足的進步。尤其是過去三年來，深度學習給 NLP 帶來了新的進步。其中在單句翻譯、抽取式閱讀理解、語法檢查等任務上，更是達到了可比擬人類的水平。

　　基于如下的判斷，我們認為未來十年是 NLP 發(fā)展的黃金檔：

　　來自各個行業(yè)的文本大數(shù)據(jù)將會更好地采集、加工、入庫。

　　來自搜索引擎、客服、商業(yè)智能、語音助手、翻譯、教育、法律、金融等領域?qū)?NLP 的需求會大幅度上升，對 NLP 質(zhì)量也提出更高要求。

　　文本數(shù)據(jù)和語音、圖像數(shù)據(jù)的多模態(tài)融合成為未來機器人的剛需。這些因素都會進一步促進對 NLP 的投資力度，吸引更多人士加入到 NLP 的研發(fā)中來。因此我們需要審時度勢、抓住重點、及時規(guī)劃，面向更大的突破。

　　因此，NLP 研究將會向如下幾個方面傾斜：

　　將知識和常識引入目前基于數(shù)據(jù)的學習系統(tǒng)中。

　　低資源的 NLP 任務的學習方法。

　　上下文建模、多輪語義理解。

　　基于語義分析、知識和常識的可解釋 NLP。

　　重點知識：NLP 的技術進展

　　自然語言處理，有時候也稱作自然語言理解，旨在利用計算機分析自然語言語句和文本，抽取重要信息，進行檢索、問答、自動翻譯和文本生成。人工智能的目的是使得電腦能聽、會說、理解語言、會思考、解決問題，甚至會創(chuàng)造。它包括運算智能、感知智能、認知智能和創(chuàng)造智能幾個層次的技術。計算機在運算智能即記憶和計算的能力方面已遠超人類。而感知智能則是電腦感知環(huán)境的能力，包括聽覺、視覺和觸覺等等，相當于人類的耳朵、眼睛和手。目前感知智能技術已取得飛躍性的進步;而認知智能包括自然語言理解、知識和推理，目前還待深入研究;創(chuàng)造智能目前尚無多少研究。比爾·蓋茨曾說過，“自然語言理解是人工智能皇冠上的明珠”。NLP 的進步將會推動人工智能整體進展。

　　NLP 在深度學習的推動下，在很多領域都取得了很大進步。下面，我們就來一起簡單看看 NLP 的重要技術進展。

　　1、神經(jīng)機器翻譯

　　神經(jīng)機器翻譯就是模擬人腦的翻譯過程。

　　翻譯任務就是把源語言句子轉(zhuǎn)換成語義相同的目標語言句子。人腦在進行翻譯的時候，首先是嘗試理解這句話，然后在腦海里形成對這句話的語義表示，最后再把這個語義表示轉(zhuǎn)化到另一種語言。神經(jīng)機器翻譯就是模擬人腦的翻譯過程，它包含了兩個模塊：一個是編碼器，負責將源語言句子壓縮為語義空間中的一個向量表示，期望該向量包含源語言句子的主要語義信息;另一個是解碼器，它基于編碼器提供的語義向量，生成在語義上等價的目標語言句子。

　　神經(jīng)機器翻譯模型的優(yōu)勢在于三方面：一是端到端的訓練，不再像統(tǒng)計機器翻譯方法那樣由多個子模型疊加而成，從而造成錯誤的傳播;二是采用分布式的信息表示，能夠自動學習多維度的翻譯知識，避免人工特征的片面性;三是能夠充分利用全局上下文信息來完成翻譯，不再是局限于局部的短語信息?；谘h(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的機器翻譯模型已經(jīng)成為一種重要的基線系統(tǒng)，在此方法的基礎上，從網(wǎng)絡模型結構到模型訓練方法等方面，都涌現(xiàn)出很多改進。

　　神經(jīng)機器翻譯系統(tǒng)的翻譯質(zhì)量在不斷取得進步，人們一直在探索如何使得機器翻譯達到人類的翻譯水平。2018 年，微軟亞洲研究院與微軟翻譯產(chǎn)品團隊合作開發(fā)的中英機器翻譯系統(tǒng)，在 WMT2017 新聞領域測試數(shù)據(jù)集上的翻譯質(zhì)量達到了與人類專業(yè)翻譯質(zhì)量相媲美的水平 (Hassan et al.， 2018)。該系統(tǒng)融合了微軟亞洲研究院提出的四種先進技術，其中包括可以高效利用大規(guī)模單語數(shù)據(jù)的聯(lián)合訓練和對偶學習技術，以及解決曝光偏差問題的一致性正則化技術和推敲網(wǎng)絡技術。

　　2、智能人機交互

　　智能人機交互包括利用自然語言實現(xiàn)人與機器的自然交流。其中一個重要的概念是“對話即平臺”。

　　“對話即平臺(CaaP，Conversation as a Platform)”是微軟首席執(zhí)行官薩提亞·納德拉 2016 年提出的概念，他認為圖形界面的下一代就是對話，并會給整個人工智能、計算機設備帶來一場新的革命。

　　薩提亞之所以提出這個概念是因為：首先，源于大家都已經(jīng)習慣用社交手段，如微信、Facebook 與他人聊天的過程。我們希望將這種交流過程呈現(xiàn)在當今的人機交互中。其次，大家現(xiàn)在面對的設備有的屏幕很小(比如手機)，有的甚至沒有屏幕(比如有些物聯(lián)網(wǎng)設備)，語音交互更加自然和直觀。對話式人機交互可調(diào)用 Bot 來完成一些具體的功能，比如訂咖啡，買車票等等。許多公司開放了 CAAP 平臺，讓全世界的開發(fā)者都能開發(fā)出自己喜歡的 Bot 以便形成一個生態(tài)。