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微软亚洲研究院:NLP将迎来黄金十年

导读: NLP的历史几乎跟计算机和人工智能(AI)的历史一样长。自计算机诞生,就开始有了对人工智能的研究,而人工智能领域最早的研究就是机器翻译以及自然语言理解。

比尔·盖茨曾说过,“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。自然语言处理(NLP,Natural Language Processing)的进步将会推动人工智能整体进展。

NLP 的历史几乎跟计算机和人工智能(AI)的历史一样长。自计算机诞生,就开始有了对人工智能的研究,而人工智能领域最早的研究就是机器翻译以及自然语言理解。

在 1998 年微软亚洲研究院成立之初,NLP 就被确定为最重要的研究领域之一。历经二十载春华秋实,在历届院长支持下,微软亚洲研究院在促进 NLP 的普及与发展以及人才培养方面取得了非凡的成就。共计发表了 100 余篇 ACL 大会文章,出版了《机器翻译》和《智能问答》两部著作,培养了 500 名实习生、20 名博士和 20 名博士后。我们开发的 NLP 技术琳琅满目,包括输入法、分词、句法/语义分析、文摘、情感分析、问答、跨语言检索、机器翻译、知识图谱、聊天机器人、用户画像和推荐等,已经广泛应用于 Windows、Office、Bing、微软认知服务、小冰、小娜等微软产品中。我们与创新技术组合作研发的微软对联和必应词典,已经为成千上万的用户提供服务。

过去二十年,NLP 利用统计机器学习方法,基于大规模的带标注的数据进行端对端的学习,取得了长足的进步。尤其是过去三年来,深度学习给 NLP 带来了新的进步。其中在单句翻译、抽取式阅读理解、语法检查等任务上,更是达到了可比拟人类的水平。

基于如下的判断,我们认为未来十年是 NLP 发展的黄金档:

来自各个行业的文本大数据将会更好地采集、加工、入库。

来自搜索引擎、客服、商业智能、语音助手、翻译、教育、法律、金融等领域对 NLP 的需求会大幅度上升,对 NLP 质量也提出更高要求。

文本数据和语音、图像数据的多模态融合成为未来机器人的刚需。这些因素都会进一步促进对 NLP 的投资力度,吸引更多人士加入到 NLP 的研发中来。因此我们需要审时度势、抓住重点、及时规划,面向更大的突破。

因此,NLP 研究将会向如下几个方面倾斜:

将知识和常识引入目前基于数据的学习系统中。

低资源的 NLP 任务的学习方法。

上下文建模、多轮语义理解。

基于语义分析、知识和常识的可解释 NLP。

重点知识:NLP 的技术进展

自然语言处理,有时候也称作自然语言理解,旨在利用计算机分析自然语言语句和文本,抽取重要信息,进行检索、问答、自动翻译和文本生成。人工智能的目的是使得电脑能听、会说、理解语言、会思考、解决问题,甚至会创造。它包括运算智能、感知智能、认知智能和创造智能几个层次的技术。计算机在运算智能即记忆和计算的能力方面已远超人类。而感知智能则是电脑感知环境的能力,包括听觉、视觉和触觉等等,相当于人类的耳朵、眼睛和手。目前感知智能技术已取得飞跃性的进步;而认知智能包括自然语言理解、知识和推理,目前还待深入研究;创造智能目前尚无多少研究。比尔·盖茨曾说过,“自然语言理解是人工智能皇冠上的明珠”。NLP 的进步将会推动人工智能整体进展。

NLP 在深度学习的推动下,在很多领域都取得了很大进步。下面,我们就来一起简单看看 NLP 的重要技术进展。

1、神经机器翻译

神经机器翻译就是模拟人脑的翻译过程。

翻译任务就是把源语言句子转换成语义相同的目标语言句子。人脑在进行翻译的时候,首先是尝试理解这句话,然后在脑海里形成对这句话的语义表示,最后再把这个语义表示转化到另一种语言。神经机器翻译就是模拟人脑的翻译过程,它包含了两个模块:一个是编码器,负责将源语言句子压缩为语义空间中的一个向量表示,期望该向量包含源语言句子的主要语义信息;另一个是解码器,它基于编码器提供的语义向量,生成在语义上等价的目标语言句子。

神经机器翻译模型的优势在于三方面:一是端到端的训练,不再像统计机器翻译方法那样由多个子模型叠加而成,从而造成错误的传播;二是采用分布式的信息表示,能够自动学习多维度的翻译知识,避免人工特征的片面性;三是能够充分利用全局上下文信息来完成翻译,不再是局限于局部的短语信息。基于循环神经网络模型的机器翻译模型已经成为一种重要的基线系统,在此方法的基础上,从网络模型结构到模型训练方法等方面,都涌现出很多改进。

神经机器翻译系统的翻译质量在不断取得进步,人们一直在探索如何使得机器翻译达到人类的翻译水平。2018 年,微软亚洲研究院与微软翻译产品团队合作开发的中英机器翻译系统,在 WMT2017 新闻领域测试数据集上的翻译质量达到了与人类专业翻译质量相媲美的水平 (Hassan et al., 2018)。该系统融合了微软亚洲研究院提出的四种先进技术,其中包括可以高效利用大规模单语数据的联合训练和对偶学习技术,以及解决曝光偏差问题的一致性正则化技术和推敲网络技术。

2、智能人机交互

智能人机交互包括利用自然语言实现人与机器的自然交流。其中一个重要的概念是“对话即平台”。

“对话即平台(CaaP,Conversation as a Platform)”是微软首席执行官萨提亚·纳德拉 2016 年提出的概念,他认为图形界面的下一代就是对话,并会给整个人工智能、计算机设备带来一场新的革命。

萨提亚之所以提出这个概念是因为:首先,源于大家都已经习惯用社交手段,如微信、Facebook 与他人聊天的过程。我们希望将这种交流过程呈现在当今的人机交互中。其次,大家现在面对的设备有的屏幕很小(比如手机),有的甚至没有屏幕(比如有些物联网设备),语音交互更加自然和直观。对话式人机交互可调用 Bot 来完成一些具体的功能,比如订咖啡,买车票等等。许多公司开放了 CAAP 平台,让全世界的开发者都能开发出自己喜欢的 Bot 以便形成一个生态。

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