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超AI说｜前沿NLP手艺让机械善解人意，，，，，，，，从感知智能跃向认知智能

2021-10-29

说到自然语言处置惩罚（NLP）究竟干什么的，，，，，，，，我们可以举个例子 。。。。。。。。若是孔子穿越到现在，，，，，，，，他明确现代汉语也是需要本钱的 。。。。。。。。由于语言是动态的，，，，，，，，需要放在时间和空间的维度上去看待，，，，，，，，它是一直演化的 。。。。。。。。我们天天都会爆发一些新词，，，，，，，，好比说“不明觉厉”、“同九义，，，，，，，，何汝秀”，，，，，，，，同时我们要摒弃一些旧词，，，，，，，，好比说“三纲五常” 。。。。。。。。

着实，，，，，，，，语言不止在时间和空间上有gap，，，，，，，，人类与机械之间也保存一个gap 。。。。。。。。自然语言处置惩罚主要就是解决这个gap，，，，，，，，让机械能够读懂人类的语言，，，，，，，，包括人类的书面语或者口语 。。。。。。。。

说到人类与机械的最大的gap，，，，，，，，我们首先想到的是头脑 。。。。。。。。人类是有头脑的，，，，，，，，而机械没有 。。。。。。。。现阶段人类与机械最大的gap，，，，，，，，我以为应该是语义 。。。。。。。。人类的语义主要通过文字、声音、心情等去表达；； ；；；；；而机械是酷寒的，，，，，，，，只明确0和1的语言 。。。。。。。。

怎样将人类与机械的gap缩短，，，，，，，，显然有两条路：第一条路，，，，，，，，我们把人类的语言转化为机械能够读懂的语言；； ；；；；；第二条路，，，，，，，，让机械能够自动地读懂人类的情绪、人类的声音 。。。。。。。。显然，，，，，，，，第二条路是很是浚� ？？？？？量痰�，，，，，，，，我们既然委屈不了机械，，，，，，，，我们可以实验去改变自己 。。。。。。。。

说到手艺，，，，，，，，我们可以先回首一下近十年来NLP的重大的突破 。。。。。。。。

首先，，，，，，，，在2013年谷歌提出word2vec这个word embedding之前，，，，，，，，词袋模子和TF-IDF有绝对的江湖职位 。。。。。。。。word2vec泛起后，，，，，，，，迅速席卷了整个NLP领域的各大使命，，，，，，，，一直到2018年BERT的泛起 。。。。。。。。BERT的泛起直接倾覆了NLP的研究名堂，，，，，，，，横扫了NLP的各个领域 。。。。。。。。

我们可以发明，，，，，，，，包括word2vec，，，，，，，，尚有word embedding这种方法，，，，，，，，以及BERT，，，，，，，，它们都有一个配合的特点，，，，，，，，就是预训练 。。。。。。。。word2vec这种word embedding方法，，，，，，，，预训练的是语言模子，，，，，，，，而BERT是团结了下游使命举行了预训练 。。。。。。。。至此，，，，，，，，NLP领域泛起了全新的解题范式：预训练加微调 。。。。。。。。

确实，，，，，，，，预训练加微调给我们带来许多的利便，，，，，，，，它能够使NLP工程师快速地入门，，，，，，，，也就是说门槛变低了，，，，，，，，能够快速地实现算法的工程化 。。。。。。。。那么这种范式究竟能够走多远呢？？ ？？？？？它究竟是否能够解决所有的问题、所有的NLP使命呢？？ ？？？？？

我小我私家以为，，，，，，，，它暂时还解决不了所有的使命 。。。。。。。。

由于现在算法尤其是这种范式，，，，，，，，在数据牢靠、场景牢靠的情形下，，，，，，，，能取得很好的效果，，，，，，，，但若是是放在一个稍微开放的情形下，，，，，，，，它不见得能够取得完整的效果 。。。。。。。。

另外，，，，，，，，这种范式团结下游使命，，，，，，，，好比文天职类、智能问答，，，，，，，，能够取得很好的效果，，，，，，，，可是关于NLP的一些基础性的研究，，，，，，，，好比中文分词、新词发明，，，，，，，，它不见得会取得那么好的效果 。。。。。。。。

同时，，，，，，，，在这种范式下，，，，，，，，有一个很主要的条件，，，，，，，，就是基于海量的数据 。。。。。。。。我们也知道，，，，，，，，在现实场景下，，，，，，，，许多领域并纷歧定具有那么多的数据量，，，，，，，，或者它的数据是离散的，，，，，，，，并没有集中到一起，，，，，，，，那这个时间，，，，，，，，接纳这种范式去解决问题，，，，，，，，并不见得会取得很好的效果 。。。。。。。。

明略科学院现在搜集了全来自于全球人工智能领域的五十多位科学家，，，，，，，，其次，，，，，，，，明略科技聚焦于场景、聚焦于手艺，，，，，，，，然后由点及面 。。。。。。。。

在数据方面，，，，，，，，我们积累了海量的数据，，，，，，，，同时明略科技深耕营销、公安、金融等领域多年，，，，，，，，天天有数十亿的数据爆发，，，，，，，，来支持我们基于深度学习的训练加微调 。。。。。。。。

另外，，，，，，，，在手艺广度方面，，，，，，，，明略科技也有自己的手艺沉淀 。。。。。。。。首先，，，，，，，，明略科技不止专注于应用型的NLP研究，，，，，，，，同时也专注于基础型的NLP研究，，，，，，，，好比说中文分词、命名实体识别，，，，，，，，由于每个领域它都有差别的词需要我们去发明 。。。。。。。。其次，，，，，，，，明略科技将知识图谱和深度学习举行有机团结，，，，，，，，由于深度学习要领自己不太具有可诠释性，，，，，，，，而知识图谱是个白盒，，，，，，，，它具有很好的可诠释性 。。。。。。。。因此，，，，，，，，我们将深度学习和知识图谱有机地团结起来，，，，，，，，举行优势互补，，，，，，，，我们叫“白加黑”，，，，，，，，双管齐下 。。。。。。。。btt博天堂另外一个手艺很是有代表性的一个手艺特色是多模态，，，，，，，，我们将文本、语音、图像举行有机团结，，，，，，，，形成了btt博天堂HAO模浚� ？？？？？�，，，，，，，， HAO交互、HAO图谱 。。。。。。。。

在手艺深度这个角度，，，，，，，，明略科技有自己的预训练模子 。。。。。。。。同时我们也专注于图神经网络在NLP领域、在知识图谱领域的应用 。。。。。。。。

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