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 2: 学习模式—

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 2: 学习模式——从浅层学习到深度学习

2017-08-31 497

趋势 2: 学习模式——从浅层学习到深度学习

浅层到深层的学习模式中，浅层是分步骤走，可能每一步都用了深度学习的方法，实际上各个步骤是串接起来的。直接的深度学习是一步到位的端到端，在这个过程中，我们确实可以看到一些人为贡献的知识，包括该分几层、每层的表示形式、一些规则等，但我们所谓的知识在深度学习里所占的比重确实减小了，主要体现在对深度学习网络结构的调整。

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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...

2017-09-01

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趋势 3: NLP 平台化——从封闭走向开放以前我们搞研究的，都不是很愿意分享自己的成果，像程序或是数据，现在这些资料彻底开放了，无论是学校还是大企业，都更多地提供平台。NLP领域提供的开放平台越来越多，它的门槛也越来越降低。语音和语言其实有很大的差别，我认识的好几位国内外进入NLP的学者，他们发现NLP很复杂，因为像语音识别和语音合成等只有有限的问题，而且这些问题定义非常清晰。但到了自然语言，要处理的问题变得纷繁复杂，尤其是NLP和其他的领域还会有所结合，所以问题非常琐碎。

2017-09-01

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