随着人工智能从感知智能向认知智能升级，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的重要性日益凸显。一方面，自然语言处理受到大数据和深度学习的双轮驱动，在各项关键技术方面都有不同程度的进步；另一方面，自然语言处理渗透到各个领域，与教育、医疗、法律等知识服务型行业深度整合，同时虚拟/实体机器人等新型应用模式与线下服务对接。本文试图以知识获取方式的演进为主线，勾勒出自然语言处理技术的发展脉络，进而探讨大数据如何与深度学习密切配合，推动自然语言处理的发展。

随着人工智能从感知智能向认知智能升级，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)的重要性日益凸显。一方面，自然语言处理受到大数据和深度学习的双轮驱动，在各项关键技术方面都有不同程度的进步；另一方面，自然语言处理渗透到各个领域，与教育、医疗、法律等知识服务型行业深度整合，同时虚拟/实体机器人等新型应用模式与线下服务对接。本文试图以知识获取方式的演进为主线，勾勒出自然语言处理技术的发展脉络，进而探讨大数据如何与深度学习密切配合，推动自然语言处理的发展。

自然语言处理问题，需要利用知识的约束

自然语言处理中的各类问题都可以抽象为：如何从形式与意义的多对多映射中，根据语境选择一种正确的映射。以词义消歧为例，“打篮球”中的“打”是“玩”的意思，“打酱油”中的“打”是“买”的意思。在彼时彼刻的语境中，究竟是哪个意思，需要选择，需要消歧。再比如，在文本生成中，要表达“某某死了”这个意思，对于英雄人物用“牺牲”，对于皇帝用“驾崩”，对于犯罪分子用“毙命”。同一种语言形式可以表达多种意义，同一种意义又可以用多种语言形式来表达，这种形式与意义的多对多映射关系，使语言的表达既简洁又丰富，但却给机器处理语言带来了巨大的障碍，这也是自然语言处理要解决的核心问题。

为什么人在读到“打篮球”这个语言片段时，不需要停下来去推测“打”是“玩”还是“买”的意思呢？因为人有丰富的背景知识。同样，机器要破解形式与意义多对多映射的困局，也需要利用知识进行约束。而机器所拥有的知识是不足的，知识的不足是阻碍自然语言处理发展的主要原因。

自然语言处理经过几十年的发展，研究者们一直在为机器提供知识，但是为什么知识仍然远远不够呢？这是因为，首先，语言是纷繁复杂的，又是动态演变的，要对其进行整理描绘，谈何容易？其次，要理解语言，仅有语言知识是不够的，还需要有常识知识和专业知识。不能了解语言所承载的这些非语言知识，就无法真正理解语言。而这些非语言知识，尤其是常识知识，最难获取，因为它们已经融入人们的潜意识中，在人与人的各种沟通中都是不言自明的，所以也不会在网络上直白地写出来。最后，知识是活的，即便机器拥有了全部人类知识，但在特定上下文中应该使用哪些知识，仍然是一个难题。

自然语言处理中知识获取的三要素

我们需要利用知识帮助机器去做“约束”。自然语言处理中的知识大体上可以分为两类：一类是显性知识，另一类是隐性知识。显性知识主要是由领域专家提供的人类可以直观理解的知识，隐性知识是利用学习算法从数据中自动获取的知识。隐性知识主要以参数形式体现，以致人类很难直观理解。数据和学习算法是获取隐性知识的关键。显性知识、数据和学习算法，是自然语言处理中知识获取的三个要素。

1.显性知识：是人类可以直观构建和解读的知识。显性知识中有一类独特的知识，叫作“元知识”。元知识是关于知识的知识，比如一个自然语言处理系统的分层结构，一个待识别的语言对象的特征。元知识在自然语言处理系统中起到非常关键的作用。除了元知识以外，自然语言处理系统还需要以下知识：(1)语言知识，如英文的WordNet、中文的“大词林”、用于机器翻译的规则等；(2)常识知识，如CYC¹；(3)专业知识，如知识图谱(knowledge graph)。这些知识可以人工编撰，也可以自动采集构建。自动构建的知识库中会有一定比例的错误，可以再经过人工校对得以完善。自动构建的知识库成本低、覆盖面广，便于动态更新，故瑕不掩瑜，越来越受到青睐。

2.数据：数据不是知识，而是知识源。数据可以分为带标注数据、无标注数据和伪数据。带标注数据是人工给原始数据打上标签（答案），典型的如人工标注的分词、词性标注、句法分析语料库等；无标注数据不带标签，可以被无指导学习算法所利用；伪数据，是带标签的训练数据，但这些标签并不是通过针对待处理问题的人工标注而获得的，而是自然产生或自动构造的。伪数据中的标签是样本的近似答案（伪），而不是精确答案。虽然标签不够精确，但因为数据规模巨大，甚至是无限大，因此伪数据具有很高的使用价值。

3.学习算法：自然语言处理在算法方面极大地吸取了机器学习的研究成果，同时也通过自然语言处理的实际问题不断地推动机器学习的发展。在深度学习大潮到来之前，自然语言处理普遍地利用人工定义的特征模板抽取特征及特征组合，并结合支持向量机(SVM)和条件随机场(CRF)等浅层学习模型；如今循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)等深度学习模型横扫自然语言处理领域，这主要归功于其自动地学习有效特征及特征组合的能力。

表1 自然语言处理中知识获取的三要素

自然语言处理中知识获取方式的演进

图1~4介绍了自然语言处理中知识获取方式演进的几个阶段。可以看到，真正的知识源是人。一共有三种人在提供知识：领域专家、标注人员和广大网民。其中标注人员包括专职的数据标注人员、兼职的学生，以及众包平台上的标注者。而计算机专家研制有关的算法，用算法从数据中获得隐性的知识。

图1 专家系统

图2 语料库方法

图3 基于大数据的深度学习

图4 基于伪数据的深度学习

图1所示的是专家系统时期，领域专家（主要是语言学家）直接提供显性知识。图2所示的是语料库方法占主导地位的时期。在语料库方法中，领域专家提供的元知识仍然起到重要作用，比如决定自然语言处理系统的分层结构，决定待识别对象的特征等。与专家通过内省方式编制的语言知识相比，标注人员标注的小规模数据中所蕴含的知识更全面、更精确、更加量化。深度学习“端到端”的方法兴起后，有些简单问题，如果能够找到足够多的大数据，则会按照图3的模式获取知识，即显性知识完全退场。深度学习系统几乎不需要领域专家提供的元知识，由机器自己确定特征，并分配各层的功能，尽管这些功能的划分是隐性的，难以解释的。但是，对很多问题而言，带标注数据是有限的，甚至是很有限的，因此图3所示的理想情况并不多。图4是比较现实的解决方案：将大规模“伪数据”与人工标注的小数据结合在一起，同时接受领域专家提供的部分元知识，如此，在数据不充分的情况下，借助人工的力量，追求最优的系统性能。

我们在回顾自然语言处理的发展历程时可以看到，知识的获取方式在不断地演进：从以专家内省方式获取专家知识，到由专人标注小规模数据集，这一步演进使自然语言处理摆脱了对个别专家有限经验的依赖；从专人标注到吸引众多网民开展的“众包”，又使标注成本降低，范围拓展，规模扩大。但“众包”毕竟需要研究者主动去找一些人来有意识地给一批数据打标签，由于成本的原因，数据规模还是受到限制。于是又有了“自然标注大数据”的出现，即利用人们在使用互联网时不自觉地留下的记录，获取数据的标签。例如，一个博客作者在提交一篇博文时，该作者为了让自己的博文更易于被读者检索而打上标签，客观上机器就可以利用这个标签作为博文分类或关键词抽取的依据。总之，在自然语言处理领域，知识的获取就是沿着不断降低成本、扩大规模，从人工到自动，从专人标注到群体智慧的路线演进着，自然语言处理可以利用的知识越来越丰富了。

大数据与深度学习相互配合，推动自然语言处理的发展

自然语言处理系统的关键是知识的获取。在知识获取的三个要素中，至少要有一个有所提高、有所突破，才能够带来自然语言处理整体系统性能的提高。换句话说，如果没有新知识、新数据、新算法加入到自然语言处理系统中，系统的能力是不会提升的。

近年来，在自然语言处理知识获取的三要素中，最主要的推动力量是哪一个呢？答案首先是数据，是用户在使用互联网、移动互联网的过程中贡献出来的富含群体智慧的大数据；其次是深度学习，深度学习使大数据的潜力得到充分释放。可以说，是“大数据+深度学习”推动了这一波自然语言处理的热潮。显性知识的贡献主要体现在元知识和知识图谱上，传统手工构造的语言知识近年来发挥的作用很有限。

大数据和深度学习是相互依赖的：一方面，大数据需要复杂的学习模型。这一点之前是有争议的，有人认为有了大数据模型可以变得很简单，极端情况是有了全量数据后，就可以通过查表解决问题了。但我们看到的事实是：对于大多数人工智能问题而言，数据量总是不够的，而且如果要细致地刻画大数据，尤其是长尾数据，就需要复杂模型，只有复杂模型才能够把大数据的沟沟坎坎描绘清楚，才能够把大数据的潜力充分发挥出来。

另一方面，深度学习需要大数据。深度学习不是万能的，在数据不足时，其效果将大打折扣。如表2所示，深度学习在获得大规模训练数据的简单问题上优势最明显。对于比较复杂的问题，例如机器翻译，如果有充足的双语对齐语料（如中英之间），则能取得较为明显的进展。这两年，神经网络机器翻译(NMT)已经迅速超越统计机器翻译(SMT)。但是，在人为定义的一些语言分析问题（如词性标注、深层语义分析）上，由于不可能获得充足的大数据，因而即便是针对简单问题，深度学习也没有明显超越传统方法，在复杂问题上甚至有劣势。因为问题复杂，而数据量不够时，学习工具越强大就越容易形成过拟合，所以效果自然不好。

表2 深度学习用于自然语言处理问题的效果

从上述分析可以看出，一旦拥有大规模的训练数据，深度学习的威力是巨大的，可以在短时间内以摧枯拉朽的气势替代原有技术。这样的技术机会必须高度重视、尽力捕捉。需要强调的一点是，这里所谓“深度学习”的方法，关键在于“端到端”，即把从输入到输出的全部工作交给机器去处理，而不再人为地分层。下面试以“信息抽取”为例加以说明。信息抽取有两种做法：一是先做句法分析，再做信息抽取；二是直接做信息抽取，后者就是所谓的“端到端”。在“端到端”的模型中，也是分层的，但是由机器自己去分层处理，各层的含义不是直观可以理解的。当用于端到端的训练数据不足时，就需要人为的帮助，比如把信息抽取的过程分成两步去做：第一步，先做出句法树（这一步增加了显性知识，但也引入了误差）；第二步，实施信息抽取。当用于端到端的训练数据充足时，就可以一步到位——直接做信息抽取，而且性能更好。与信息抽取类似的还有情感二元分类、句间关系分类、问答对匹配等。

“端到端”方法取得的进步，甚至让人质疑，句法分析、语义分析这些人为定义的传统自然语言处理核心问题是否还有价值，是不是伪命题？我们的看法是：很多问题是复杂的，而且很难找到足够多的训练数据，因此人工显性知识，尤其是元知识（对句法树的定义本身也是显性元知识）的介入仍然是必要的。

结语

自然语言处理中的各类问题都可以抽象为：如何从形式与意义的多对多映射中，根据语境选择一种映射。要让机器破解形式与意义的多对多映射的困局，需要利用知识进行约束。知识获取的三要素是：显性知识、数据和学习算法。知识的获取正沿着不断降低成本、扩大规模，从手动到自动，从显性到隐性，从专人标注到伪数据的路线演进。

大数据的到来使深度神经网络有了用武之地。如果有足够多的大数据，端到端深度学习的方法能够使得自然语言处理系统的性能明显提升，但由于人工标注数据的成本很高，所以数据规模难以扩大。如何移植、采集、制造大规模“伪数据”，如何将大规模的伪数据与小规模的人工标注数据相结合，成为把深度学习应用于自然语言处理问题的重要研究内容，这一方法已经显示出强大的威力。

脚注：

¹ CYC是一个致力于将各个领域的本体及常识知识综合地集成在一起，并在此基础上实现知识推理的人工智能项目。该项目始于1984年。