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，而是我们认为句法分析是人为定义的层次，在端到端的数据量非常充分，可以直接进行信息抽取时，不用句法分析，也能达到类似的效果。当端到端的数据不充分时，才需要人为划分层次。