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中国人工智能学会通讯——自然语言处理中的技术评测

今天这个分论坛的内容真是立体交叉,风格不尽相同。我做自然语言处理的,演讲的题目是《自然语言处理中的技术评测》。 人工智能可以划分为运算智能、感知智能、认知智能几个阶段,未来还有预测决策智能和创新智能。像我们实验室在做的自动写作文,就有创新的色彩。 自然语言处理是典型的认知智能,与感知智能中的语音处理相比,自然语言面对的问题要纷繁复杂得多,同时自然语言处理经常涉及到常识、推理等认知能力,存在大量可以利用的先验知识,与行业深入结合,部分课题评测难度高。 自然语言处理有哪些课题?可以用一颗大树来比喻,最底下是句法语义分析,树干是阅读理解,树枝是机器翻译等应用技术,叶子是跟行业相结合的各类应用。 今天我想通过三项人们非常关注的NLP技术来介绍这个领域的技术评测。第一个是句法语义分析,即句子级的语言理解。第二个是阅读理解,是篇章级的语言理解,给定一篇文章,让机器阅读;然后请人针对这篇文章问各种各样的问题,看机器能不能回答出来。第三个是人机对话,这个大家都熟知Siri、微软小冰等。 技术评测一直是驱动自然语言处理技术发展的重要手段。国外有美国的NIST和DARPA、日本的NTCIR等评测会议,以及...

中国人工智能学会通讯——自然语言处理的十个发展趋势 趋势 1: 语义表示——从符号表示到分布表示

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,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。 实际工作中,我们面临着一个课题——信息抽取。我之前和一个单位合作,初衷是做句法分析,然后他们在我的基础上做信息抽取,相互配合,后来他们发表了一篇论文,与初衷是相悖的,它证明了没有句法分析,也可以直接做端到端的直接的实体关系抽取, 这很震撼,不是说现在句法分析没用了,而是我们认为...

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