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• 隨著深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的進步，自然語言處理取得了顯著的進步。人們正在研究如何使計算機更好地理解和生成人類語言，以及如何應(yīng)用NLP技術(shù)改善搜索引擎、語音助手、機器翻譯等領(lǐng)域。

• 自然語言處理技術(shù)，簡稱NLP，是計算機科學(xué)中的一個重要研究領(lǐng)域。自然語言處理技術(shù)的發(fā)展歷程從20世紀50年代開始，經(jīng)過了多個階段，并不斷地迭代發(fā)展，如今已經(jīng)成為信息技術(shù)領(lǐng)域中的重要一環(huán)。

• 發(fā)展趨勢：規(guī)則——>統(tǒng)計——>深度學(xué)習(xí)。
  

• 4個階段：1956年萌芽期；1957-1970年的快速發(fā)展時期；1971-1993年低谷發(fā)展期；1994年復(fù)蘇融合期。
  

• 自然語言處理的發(fā)展歷程經(jīng)歷了興起階段、符號主義、連接主義和深度學(xué)習(xí)階段。

• 興起階段：自然語言處理的萌芽期，代表人物包括圖靈和香農(nóng)。

• 符號主義：自然語言處理的發(fā)展器，代表任務(wù)是喬姆斯基和他的生成文法。

• 連接主義：自然語言處理的發(fā)展器，代表方法為統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)。

• 深度學(xué)習(xí)：自然語言處理的鼎盛期，代表人物為深度學(xué)習(xí)三巨頭：Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton。
  

方向一：技術(shù)進步

1. 基于規(guī)則的語法（1950-1990）

• 20世紀50年代，科學(xué)家開始嘗試使用計算機進行對話和翻譯，同時提出了使用規(guī)則的方法來處理自然語言。該方法是將自然語言語句分解為一系列形式化元素并進行解析，以此來理解自然語言言句的意義。這種方法的缺點在于，對于復(fù)雜的語句，需要大量的規(guī)則來解析，規(guī)則的數(shù)量與復(fù)雜性呈指數(shù)級增長。

2. 統(tǒng)計語言處理（1990-2010）

• 在20世紀90年代以后，科學(xué)家們開始使用由數(shù)學(xué)方法所構(gòu)成的統(tǒng)計學(xué)的方式來處理自然語言。這種方法通過分析語言學(xué)習(xí)者在語言學(xué)習(xí)中所表現(xiàn)出來的統(tǒng)計規(guī)律，從而使計算機得以自然語言處理的準確率有所提升。

3. 基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理（2010年至今）

• 2010年至今，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展極大地加速了自然語言處理的發(fā)展。在這一階段，基于深度學(xué)習(xí)的自然語言處理技術(shù)被稱為“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自然語言處理”，包括深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。這些技術(shù)可以通過處理大量的數(shù)據(jù)，進行自身調(diào)節(jié)，得到更為精準的解析結(jié)果。
  
  
  

方向二：應(yīng)用場景

• 自然語言處理包含自然語言理解和自然語言生成兩個方面, 常見任務(wù)包括文本分類, 結(jié)構(gòu)分析 (詞法分析, 分詞, 詞性標注, 句法分析, 篇章分析), 語義分析, 知識圖譜, 信息提取, 情感計算, 文本生 成, 自動文摘, 機器翻譯, 對話系統(tǒng), 信息檢索和自動問答等. 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法出現(xiàn)之前, 因為缺乏行 之有效的語義建模和語言生成手段, 自然語言處理的主流方法是基于機器學(xué)習(xí)的方法, 采用有監(jiān)督分 類, 將自然語言處理任務(wù)轉(zhuǎn)化為某種分類任務(wù). 在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代, Word2Vec 詞嵌入模型, BERT 等 上下文相關(guān)語言模型為詞語, 句子乃至篇章的分布式語義提供了有效的建模手段; 編碼器-解碼器架 構(gòu)和注意力機制提升了文本生成的能力; 相比傳統(tǒng)自然語言處理所遵循的詞法-句法-語義-語篇-語用 分析級聯(lián)式處理架構(gòu), 端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法減少了錯誤傳播, 極大提升了下游任務(wù)的性能. 不 過, 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法仍然遵循監(jiān)督學(xué)習(xí)范式, 需要針對特定任務(wù), 給定監(jiān)督數(shù)據(jù), 設(shè)計深度學(xué)習(xí)模型, 通 過最小化損失函數(shù)來學(xué)習(xí)模型參數(shù). 由于深度學(xué)習(xí)也是一種機器學(xué)習(xí)方法, 因此從某種程度上, 基于 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和基于機器學(xué)習(xí)的方法并無本質(zhì)區(qū)別.
• 然而, 不同于通常的深度學(xué)習(xí)方法, 以 ChatGPT 為代表的生成式大模型, 除了能高質(zhì)量完成自 然語言生成類任務(wù)之外, 還具備以生成式框架完成各種開放域自然語言理解任務(wù)的能力. 只需要將 模型輸出轉(zhuǎn)換為任務(wù)特定的輸出格式, 無需針對特定任務(wù)標注大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù), ChatGPT 即可在少 樣本乃至零樣本上, 達到令人滿意的性能, 甚至可在某些任務(wù)上超過了特別設(shè)計并使用監(jiān)督數(shù)據(jù)進行 訓(xùn)練的模型. 因此, ChatGPT 對各種自然語言處理核心任務(wù)帶來了巨大的, 不可避免的沖擊和影響, 也醞釀著新的研究機遇. 接下來, 針對各種自然語言處理核心任務(wù), 我們將首先介紹其任務(wù)需求和主 流方法, 然后分析大模型對其主流研究范式所帶來的影響, 并探討未來研究趨勢.

文本分類

結(jié)構(gòu)化預(yù)測

語義分析

知識圖譜與文本信息抽取

情感計算

文本生成

自動文摘

機器翻譯

對話系統(tǒng)

信息檢索

自動問答

• 人類語言經(jīng)過數(shù)千年的發(fā)展，已經(jīng)成為一種微妙的交流形式，承載著豐富的信息，這些信息往往超越語言本身。自然語言處理將成為填補人類通信與數(shù)字數(shù)據(jù)鴻溝的一項重要技術(shù)。下面就介紹一下自然語言處理的幾個常見應(yīng)用：

1、機器翻譯

• 隨著通信技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展、信息的急劇增加以及國際聯(lián)系愈加緊密，讓世界上所有人都能跨越語言障礙獲取信息的挑戰(zhàn)已經(jīng)超出了人類翻譯的能力范圍。
• 機器翻譯因其效率高、成本低滿足了全球各國多語言信息快速翻譯的需求。機器翻譯屬于自然語言信息處理的一個分支，能夠?qū)⒁环N自然語言自動生成另一種自然語言又無需人類幫助的計算機系統(tǒng)。目前，谷歌翻譯、百度翻譯、搜狗翻譯等人工智能行業(yè)巨頭推出的翻譯平臺逐漸憑借其翻譯過程的高效性和準確性占據(jù)了翻譯行業(yè)的主導(dǎo)地位。

2、打擊垃圾郵件

• 當(dāng)前，垃圾郵件過濾器已成為抵御垃圾郵件問題的第一道防線。不過，有許多人在使用電子郵件時遇到過這些問題：不需要的電子郵件仍然被接收，或者重要的電子郵件被過濾掉。事實上，判斷一封郵件是否是垃圾郵件，首先用到的方法是“關(guān)鍵詞過濾”，如果郵件存在常見的垃圾郵件關(guān)鍵詞，就判定為垃圾郵件。但這種方法效果很不理想，一是正常郵件中也可能有這些關(guān)鍵詞，非常容易誤判，二是將關(guān)鍵詞進行變形，就很容易規(guī)避關(guān)鍵詞過濾。

• 自然語言處理通過分析郵件中的文本內(nèi)容，能夠相對準確地判斷郵件是否為垃圾郵件。目前，貝葉斯(Bayesian)垃圾郵件過濾是備受關(guān)注的技術(shù)之一，它通過學(xué)習(xí)大量的垃圾郵件和非垃圾郵件，收集郵件中的特征詞生成垃圾詞庫和非垃圾詞庫，然后根據(jù)這些詞庫的統(tǒng)計頻數(shù)計算郵件屬于垃圾郵件的概率，以此來進行判定。

3、信息提取

• 金融市場中的許多重要決策正日益脫離人類的監(jiān)督和控制。算法交易正變得越來越流行，這是一種完全由技術(shù)控制的金融投資形式。但是，這些財務(wù)決策中的許多都受到新聞的影響。因此，自然語言處理的一個主要任務(wù)是獲取這些明文公告，并以一種可被納入算法交易決策的格式提取相關(guān)信息。例如，公司之間合并的消息可能會對交易決策產(chǎn)生重大影響，將合并細節(jié)(包括參與者、收購價格)納入到交易算法中，這或?qū)頂?shù)百萬美元的利潤影響。

4、文本情感分析

• 在數(shù)字時代，信息過載是一個真實的現(xiàn)象，我們獲取知識和信息的能力已經(jīng)遠遠超過了我們理解它的能力。并且，這一趨勢絲毫沒有放緩的跡象，因此總結(jié)文檔和信息含義的能力變得越來越重要。情感分析作為一種常見的自然語言處理方法的應(yīng)用，可以讓我們能夠從大量數(shù)據(jù)中識別和吸收相關(guān)信息，而且還可以理解更深層次的含義。比如，企業(yè)分析消費者對產(chǎn)品的反饋信息，或者檢測在線評論中的差評信息等。

5、自動問答

• 隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息量不斷增加，人們需要獲取更加精確的信息。傳統(tǒng)的搜索引擎技術(shù)已經(jīng)不能滿足人們越來越高的需求，而自動問答技術(shù)成為了解決這一問題的有效手段。自動問答是指利用計算機自動回答用戶所提出的問題以滿足用戶知識需求的任務(wù)，在回答用戶問題時，首先要正確理解用戶所提出的問題，抽取其中關(guān)鍵的信息，在已有的語料庫或者知識庫中進行檢索、匹配，將獲取的答案反饋給用戶。

6、個性化推薦

• 自然語言處理可以依據(jù)大數(shù)據(jù)和歷史行為記錄，學(xué)習(xí)出用戶的興趣愛好，預(yù)測出用戶對給定物品的評分或偏好，實現(xiàn)對用戶意圖的精準理解，同時對語言進行匹配計算，實現(xiàn)精準匹配。例如，在新聞服務(wù)領(lǐng)域，通過用戶閱讀的內(nèi)容、時長、評論等偏好，以及社交網(wǎng)絡(luò)甚至是所使用的移動設(shè)備型號等，綜合分析用戶所關(guān)注的信息源及核心詞匯，進行專業(yè)的細化分析，從而進行新聞推送，實現(xiàn)新聞的個人定制服務(wù)，最終提升用戶粘性。
  

方向三：挑戰(zhàn)與前景

• ChatGPT 等大型語言模型, 對傳統(tǒng)自然語言處理核心任務(wù)產(chǎn)生了巨大的沖擊和影響. 這些核心任務(wù)普遍遵循監(jiān)督學(xué)習(xí)范式, 需要針對特定任務(wù), 給定監(jiān)督數(shù)據(jù), 設(shè)計和定制機器學(xué)習(xí)和深 度學(xué)習(xí)模型. 相比之下, 利用 ChatGPT 完成自然語言處理任務(wù), 不僅能在少樣本, 零樣本場景下接 近乃至達到傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的性能指標, 且具有較強的領(lǐng)域泛化性. 雖然如此, 面對大型語言模型所帶來的沖擊, 研究者們完全無需產(chǎn)生 “自然語言處理已經(jīng)不存在 了” 等悲觀情緒. 首先, ChatGPT 等對話式大模型, 并非橫空出世, 而是沿著神經(jīng)語言模型的發(fā)展路 線, 利用海量算力, 基于大規(guī)模高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)所實現(xiàn)的大型全注意力模型. 未來研究者們能夠?qū)⒋?模型作為研究方法和手段, 更能夠?qū)W習(xí), 借鑒生成式無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練, 多任務(wù)學(xué)習(xí), 上下文學(xué)習(xí), 指令遵 循, 思維鏈, 基于人類反饋的強化學(xué)習(xí)等大型語言模型的特點和優(yōu)勢, 進一步提升自然語言核心任務(wù) 的能力.

• 大模型為自然語言處理帶來了架構(gòu)通用化, 任務(wù)統(tǒng)一化, 能力按需化, 模型定制化等變化趨勢. 今后在各種自然語言理解和生成任務(wù)的主流架構(gòu)和范式逐漸統(tǒng)一的情況下, 一方面，各種自然語言 處理任務(wù)有望進一步得到整合, 以增強自然語言處理模型的通用性, 減少重復(fù)性工作; 另一方面, 基 于大模型的強大基礎(chǔ)能力, 針對具體任務(wù)進行按需適配, 數(shù)據(jù)增強, 模型壓縮與輕量化, 跨模態(tài)和多 模態(tài)融合, 加強自然語言處理模型方法的可控性, 可配性, 領(lǐng)域適應(yīng)性, 多樣性, 個性化和交互能力, 將進一步拓展自然語言處理的應(yīng)用場景.

• 大模型時代的自然語言處理, 存在算法模型的可解釋性, 公平性, 安全性, 可靠性, 能耗, 數(shù)據(jù)質(zhì) 量和評價等一些共性問題, 這些問題也是妨礙大模型能力提升和服務(wù)質(zhì)量的主要因素. 未來, 針對模 型分析和可解釋性, 倫理問題與安全性, 信息準確性, 計算成本與能源消耗, 數(shù)據(jù)資源和模型評價等 各種自然語言處理共性問題的研究將越來越深入.

• 自然語言處理是人工智能的重要組成部分, 是人工智能從感知智能上升到認知智能的主要手段. ChatGPT 的出現(xiàn), 已經(jīng)打開了通向通用人工智能的大門. 未來, 以大模型作為基座, 利用工具學(xué)習(xí), 多模態(tài)融合, 具身智能拓展其感知, 計算, 推理, 交互和控制能力, 自然語言處理技術(shù)將進一步助力通 用人工智能的發(fā)展, 促進各行各業(yè)的生產(chǎn)力進步, 更好地為人類社會服務(wù).

方向四：倫理和社會影響

• 自然語言處理（NLP）的倫理問題是一個日益重要的領(lǐng)域，涉及到很多與公平性、透明度、隱私和偏見等問題相關(guān)的議題。以下是一些主要的倫理問題：
• 數(shù)據(jù)偏見：NLP系統(tǒng)通常通過學(xué)習(xí)大量的語言數(shù)據(jù)來訓(xùn)練，如果這些數(shù)據(jù)包含偏見，如性別、種族、年齡、宗教等方面的偏見，那么這些偏見可能會被NLP系統(tǒng)學(xué)習(xí)并放大，從而影響系統(tǒng)的決策和推薦。
• 隱私保護：在NLP中，用戶的語言數(shù)據(jù)通常被用來訓(xùn)練模型，如果沒有得到適當(dāng)?shù)奶幚砗捅Ｗo，可能會泄露用戶的隱私信息。
• 透明度和可解釋性：NLP模型，尤其是深度學(xué)習(xí)模型，通常被視為“黑箱”，很難理解它們的工作原理和決策過程。這可能會導(dǎo)致無法對模型的決策進行有效的審核和監(jiān)管。
• 生成內(nèi)容的道德責(zé)任：隨著GPT等生成模型的發(fā)展，NLP系統(tǒng)現(xiàn)在可以生成非常逼真的文本。這可能會被用于制造假新聞、虛假信息等，對社會產(chǎn)生負面影響。
• 公平性：NLP系統(tǒng)需要確保對所有用戶的公平對待，不同的文化、語言和方言應(yīng)該得到相等的重視和處理。
• 隱私和標簽：個人的性取向?qū)儆诿舾行畔?，不?yīng)該被公開或被他人無需知道的情況下就被暴露。盡管這個工具的目標可能是為了理解這兩個社區(qū)的語言如何不同，但可能存在濫用的風(fēng)險，導(dǎo)致某些人的性取向被暴露。
• 偏見和歧視：對于語言的標簽可能引發(fā)和加強偏見和歧視。如果一個工具將特定的語言習(xí)慣或表達方式標記為LGBTQ或異性戀的，這可能導(dǎo)致人們對使用這些語言的人產(chǎn)生不準確或偏見的認識。
• 過度簡化和刻板印象：性取向并不是唯一影響個人語言使用的因素。將語言歸類為"LGBTQ"或"異性戀"可能過度簡化了語言的復(fù)雜性和多樣性，忽視了個體之間的差異，以及文化、地域、年齡、教育等其他因素的影響。
• 誤解和誤分類：工具可能無法完全準確地理解和分類語言，這可能導(dǎo)致誤解和誤分類，從而引發(fā)一系列的問題，如誤導(dǎo)研究，引發(fā)誤會，或者傷害到被誤分類的人。

方向五：實踐經(jīng)驗

• 近年來，自然語言處理（NLP）在質(zhì)量和可用性方面有了快速的增長，這有助于推動人工智能（AI）解決方案的商業(yè)采用。在過去的幾年里，研究人員一直在將新的深度學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于NLP。數(shù)據(jù)科學(xué)家開始從傳統(tǒng)方法轉(zhuǎn)向state-of-the-art（SOTA）深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）算法，該算法使用在大型文本語料庫上預(yù)先訓(xùn)練的語言模型。

• 這個存儲庫包含構(gòu)建NLP系統(tǒng)的示例和最佳實踐，以Jupyter筆記本和實用程序函數(shù)的形式提供。存儲庫的重點是state-of-the-art方法和常見場景，它們在研究涉及文本和語言的問題的研究人員和實踐者中很流行。
• 這個知識庫的目標是建立一套全面的工具和示例，利用NLP算法、神經(jīng)體系結(jié)構(gòu)和分布式機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的最新進展。內(nèi)容基于我們過去和未來與客戶的合作，以及與合作伙伴、研究人員和開源社區(qū)的合作。
• 我們希望通過界定市場的規(guī)模來大大縮短解決問題的時間。此外，示例筆記本將作為指南，展示各種語言的最佳實踐和工具的使用。
• 在一個遷移學(xué)習(xí)、變形金剛和深層架構(gòu)的時代，我們相信預(yù)訓(xùn)練模型為許多real-world問題提供了一個統(tǒng)一的解決方案，并允許輕松處理不同的任務(wù)和語言。因此，我們將優(yōu)先考慮這些模型，因為它們在幾個NLP基準測試（如GLUE和SQuAD leaderboard）上獲得state-of-the-art的結(jié)果。這些模型可以用于從簡單的文本分類到復(fù)雜的智能聊天機器人的許多應(yīng)用程序中。

方向六：開源軟件
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