摘要： 自然语言处理（NLP）是计算机科学领域和人工智能领域中的一个分支，它与计算机和人类之间使用自然语言进行互动密切相关。在这篇文章中，你将学习到自然语言处理的基础知识，深入了解到它的一些技术，了解到NLP如何从深度学习的最新进展。

自然语言处理（NLP）是计算机科学领域和人工智能领域中的一个分支，它与计算机 和 人类之间使用自然语言进行互动密切相关。NLP的最终目标是使计算机能够像人类一样理解语言。它是虚拟助手、语音识别、情感分析、自动文本摘要、机器翻译等的驱动力。在这篇文章中，你将学习到自然语言处理的基础知识，深入了解到它的一些技术，了解到NLP如何从深度学习的最新进展。

1.简介

自然语言处理（NLP）是计算机科学、语言学和机器学习的交叉点，它关注计算机与人类之间使用自然语言中的沟通交流。总之，NLP致力于让计算机能够理解和生成人类语言。NLP技术应用于多个领域，比如天猫精灵和Siri这样的语音助手，还有机器翻译和文本过滤等。机器学习是受NLP影响最深远的领域之一，尤为突出的是深度学习技术。该领域分为以下三个部分：

1.语音识别：将口语翻译成文本。

2.自然语言理解：计算机理解人类的能力。

3.自然语言生成：计算机生成自然语言。

2.为什么NLP很难

人类语言有其特殊性。人类语言专门用于传达讲话者和写作者的意思，即使小孩子能够很快学会，它依然是一个复杂的系统。它的另一个显著之处在于它完全与符号有关。Chris Manning（斯坦福教授）表示，它是一个离散的、象征性的、绝对的信号系统，这意味着人们可以通过使用不同的方式传达相同的含义，比如演说，手势，信号等。人类大脑对这些符号的编码是持续的激活模式，在这个模式中，符号通过声音和视觉的连续信号实现传输。

由于其复杂性，理解人类语言被认为是一项艰巨的任务。例如，在句子中排列单词有无数种不同的方法。此外，一个单词可以有多种含义，并且正确解释句子需要恰当的语境信息。每种语言或多或少都是独特且含糊的。比如：“The Pope’s baby steps on gays”，这句话显然有两种截然不同的解释，这是反映NLP中的困难之处的一个很好的例子。

随着计算机对语言的理解愈渐完美，将会产生可以处理互联网上全部信息的人工智能（AI），继而产生强人工智能（AGI）。

3.句法和语义分析

句法分析和语义分析是理解自然语言的两种主要方法。语言是一组意义的语句，但是什么使语句有意义呢？实际上，你可以将有效性分为两类：句法和语义。术语“句法”是指文本的语法结构，而术语“语义”是指由它表达的含义。但是，句法上正确的语句不必在语义上正确。只需看看下面的例子。语句“cow kow supremely”在语法上是有效的（主语-动词-副词），但没有任何意义。

句法分析：

句法分析，也称为语法分析或解析，是通过遵循正式语法规则来分析自然语言的过程。语法规则适用于单词和词组，而不是单个单词。语法分析主要为文本分配语义结构。

语义分析：

我们理解他人的语言是一种无意识的过程，依赖于直觉和对语言本身的认识。因此，我们理解语言的方式很大程度上取决于意义和语境。计算机却不能依赖上述方法，需要采用不同的途径。 “语义”这个词是一个语言术语，意思与意义或逻辑相近。

因此，语义分析是理解单词、符号和语句结构的含义和解释的过程，这使计算机能够以人类的方式理解部分涉及意义和语境的自然语言。为什么说只能部分理解呢？是因为语义分析是NLP中最棘手的部分之一，仍未完全解决。例如，语音识别技术已非常成熟，并且工作近乎完美，但仍然缺乏在自然语言理解（例如语义）中的熟练程度。手机基本上可以理解我们所说的内容，但通常无法用它做任何事情，因为它不了解其背后意义。

4.理解文本的技巧

下面我们将讨论多种用于自然语言处理的现行技术。

什么是解析？首先，让我们看一下词典释义：

解析—“将句子分解为其组成部分，并阐述各部分的句法角色。”

实际上解释的已经非常到位，但它可以更全面一些。解析是指计算机对句子的形式分析，其结果是一个解析树，这个解析树可以可视化地显示句子成分之间的句法关系，用于进一步处理和理解。

在下面你可以看到句子“The thief robbed the apartment”的解析树，以及由它传达的三种不同信息类型的描述。

我先看单个单词正上方的字母，它们用于显示每个单词的词性（名词-N，动词-V和限定词-DT）。我们再看解析树中更高的层级，一些单词进行层次分组组成短语。例如，“the thief”是一个名词短语（NP），“robbed the apartment”是一个动词短语（VP），这些短语一起形成一个句子（S），在树中标记在更高的层级。

这些短语以名词为主体，包含一个或多个单词，可能还包含描述性词语、动词或副词，简言之，就是把把名词和与其相关的单词组合在一起。

从解析树中还能看出，单词的表述结构影响其在句中的语法关系。例如，在此结构中，“thief”是“robbed”的主语。

结合结构来看，动词“robbed”，上方标有“V”，更上一级标有“VP”；主语“thief”，上方标有N和“NP”，通过“S”联系在一起。这就像主语—动词关系的模板，同样还有许多其他类型的关系。

词干提取：

词干提取是一种来自形态学和信息检索的技术，在NLP中用于预处理和效率提升。但是，我们首先看一下词典中的释义：词干 — “起源于或由其引起。”

基本上，“词干提取”是将单词进行缩减得到词干的过程，而“词干”的实际意义是是在删除单词的所有的前缀后缀之后保留的一部分。例如，“touched”，它的词干是“touch”，同时“touch”也是“touching”等词的词干。

为什么需要词干？因为我们会遇到不同的词汇变形，而实际上它们具有相同的词干和意义。举例来说：

# I was taking a ride in the car

# I was riding in the car.

这两个句子意思是一致的，ride和riding的用法也是相同的。

词汇表中所有的单词有不同的注释，其中还包括大量实际意义相同的单词，要存储它们，需要一个庞大数据库，但是通过词干提取，仅关注单词的词干，可以很好地解决这个问题。现行的通用算法之一是1979年的“Porter Stemming Algorithm”（波特词干算法），非常使用便捷。

文字分割：

NLP中的文本分割是将文本转换为有意义的单元的过程，可以是单词、句子、也可以是不同的主题或潜在的意图等。在文本分割中，文本根据不同语种被分割为成份单词，由于人类语言的复杂性，通常比较难。举个例子，在英语中利用空格来分隔单词，相对高效实用，但是也有像“ice box”这类词语的例外，ice和box这两个由空格隔开的词合并一起使用才有原本含义的，所以人们有时把它写作“ice-box”，那么就给文字分割带来了难题。

命名实体识别：

命名实体识别（NER）用于确定文本中哪些词条属于命名实体，这些词条可以被定位并归入预定义的类别，类别的范围包括人名，组织，地点，还有货币价值和百分比。

看下面的例子：

NER之前：Martin bought 300 shares of SAP in 2016.

NER之后：[Martin]Person bought 300 shares of [SAP]Organization in [2016]Time.

关系抽取：

关系提取采用“命名实体识别（NER）”的命名实体，并识别它们之间的语义关系。这可能意味着它能够发现文本中词语之间的关联性，例如谁与谁结婚，某人在哪个公司工作等。这个问题也可以转换为分类问题，然后为每种关系类型训练机器学习模型。

情感分析：

通过情感分析，我们想要确定例如说话者或作者关于文档，互动或事件的态度（例如情绪）。因此，需要理解文本以预测潜在意图是一种自然语言处理问题。情绪主要分为积极，消极和中性两类。通过使用情感分析，我们希望根据他撰写的关于产品的评论来预测客户对产品的看法和态度。因此，情感分析广泛应用于评论，调查，文档等等

如果你对使用Python中的某些技术感兴趣，可以查看我创建的Python的自然语言工具包（NLTK）的Jupyter Notebook。你还可以查看我的博客文章，了解如何使用Keras构建神经网络，我将训练神经网络进行情感分析。

5.深度学习和NLP

深度学习和自然语言的核心是“词义”，在这里，单词用一个实数向量来表示。因此，通过向量来代表单词单词，我们可以将单词置于高维度的空间中，由向量表示的单词起到语义空间的作用。这仅仅意味着在该高维向量空间中，形近意近的单词倾向于聚集在一起。下图中，可以看到单词含义的直观展示：

在此空间中，如果想要知道某一组聚集成类的单词的含义，可以通过使用主成分分析法（PCA），也可以使用降维法。但这些方法太简单并且会遗漏了周边的大量信息，因而产生误差。在研究的初始阶段，这些方法很好用，（如数据科学中的逻辑或线性回归）但并不是前沿技术。

我们还可以将单词的一部分当作向量，这些向量可以代表单词的含义。想象一下“undesirability”这个词。使用“形态学方法”，它涉及一个词所具有的不同部分，我们认为它由词素（单词部分）构成：“Un + desire + able + ity”。每个语素都有自己的向量。这允许我们构建一个神经网络，它可以构成一个更大的单位的意义，而更大的单位又由所有这些语素组成。

深度学习还可以通过创建句法分析器来理解句子的结构，谷歌正在使用这样的依赖解析技术，在他们的“McParseface”和“SyntaxNet”（两种语言解析器），不过更加宏大，更加复杂。

通过分析句子结构，我们开始理解句子的意义，可以从单词的含义开始，也可以从整个短语和句子开始，无论单词的意义、短语还是句子，都用向量来表示。如果想知道句子之间的关系，我们可以创建神经网络来帮助分析。

深度学习也适用于情感分析。请看这个电影评论：“这部电影不在乎是不是巧妙，也不在乎幽默与否”。传统的机器学习算法会认为这是一个积极的评论，因为“聪明”和“幽默”是积极的词汇，但是神经网络能够识别出它的真正含义。

另外，深度学习算法实现的机器翻译中，它从句子开始翻译，并生成一个向量，然后用另外一种语言生成所需要的信息。

总而言之，NLP与深度学习相结合，就是表示单词、短语的向量，以及它们的含义。

阿里云云栖社区组织翻译。

文章原标题《Introduction Into Semantic Modeling for Natural Language Processing》

作者：Aaron Radzinski

译者：Mags，审校：袁虎。