NLP的趋势及应用领域

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2023-09-18 10:42:31

NLP的趋势及应用领域

NLP首先是会在信息准备的充分的，并且服务方式本身就是知识和信息的领域产生突破。还比如司法领域，它的服务本身也有信息，它就会首先使用NLP。NLP最主要将会用在以下四个领域，医疗、金融、教育和司法。

趋势1：语义表示——从符号表示到分布表示长期以来，自然语言处理是一种相对抽象的语言，它直接通过词汇和符号表达概念。但使用符号有一个问题，就是两个单词的词性相似，却又不相配，计算机内部就会把它们看成两个单词。举例来说，荷兰和苏格兰这两个国家的名称，如果是在语义空间中，用词汇表和词汇表结合的方式，表示为连续的、低维的、稠密的矢量，那么不同层次的语言单元之间的相似度就可以计算出来。该方法也可直接由神经网络应用，是该领域的一大变革。由词组、词组、句型到篇章组成，如今已有许多人在做这件事，这与之前的想法大相径庭。掌握这个方法后，再进行深度学习，就会带来巨大的转变。本来我们认为自然语言处理应该分为几个层次，但就句法分析而言，这是一个人为定义的层次，这是否是必然的呢？这应该是个问号。在实际工作中，我们面临一个课题：信息提取。以前我和一个单位合作，最初的目的是做句法分析，然后他们在我的基础上做信息提取，互相合作，后来他们发表了一篇与原意相矛盾的论文，证明了不需要句法分析，也可以直接进行端到端的实体关系提取，这很震撼，不是说句法分析就没用了，而是我们认为句法分析是人为定义的层次，在信息抽取的时候，不用句法分析，也可以达到相似的效果。只有在端到端数据不足的情况下，才需要人为地划分级别。

趋势2：学习模式——从浅层学习到深度学习在从浅到深的学习模式中，浅的层次是分步走的，可能每一步都采用了深度学习的方法，实际上每一步都是串联在一起的。直截了当的深度学习是端到端的一步一步来，在这个过程中，我们的确可以看到一些人的知识贡献，包括层次的划分，每一层的表示方式，一些规则等等，但是我们所说的知识在深度学习中所占的比例确实有所下降，主要表现在深度学习网络结构的调整。

趋势3：NLP平台化——从封闭走向开放之前我们搞研究的时候，没有一个人愿意分享自己的成果，像程序或数据，现在这些资料完全开放了，不管是学校还是大企业，都提供了更多的平台。NLP领域所提供的开放平台越来越多，其门槛越来越低。声音与语言实际上是有很大区别的，我认识的几位国内外的学者都认为NLP比较复杂，因为仅有有限的问题，如语音识别和语音合成，且定义十分清楚。但是在自然语言中，需要处理的问题是复杂而复杂的，特别是NLP和其他方面也会结合在一起，所以问题十分琐碎。

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