本文介绍了自然语言处理NLP的发展历程和应用挑战。NLP作为人工智能的重要分支旨在让计算机理解和处理人类语言。文章梳理了NLP发展的四个阶段机器翻译阶段1940s-1960s、人工智能影响阶段1960s-1970s、语法逻辑阶段1970s-1980s和词汇与语料库阶段1990s至今。同时分析了语言中的歧义类型词汇、句法、语义、指代和语用歧义以及NLP处理的四个关键阶段词法处理、句法分析、语义分析和语用分析。文章为对NLP感兴趣的研究生和学者提供了系统的学科概述。目录受众前提条件自然语言处理的发展历程第一阶段机器翻译阶段20 世纪 40 年代末至 60 年代末第二阶段人工智能影响阶段20 世纪 60 年代末至 70 年代末第三阶段语法逻辑阶段20 世纪 70 年代末至 80 年代末第四阶段词汇与语料库阶段20 世纪 90 年代人类语言的研究语言中的歧义与不确定性词汇歧义句法歧义语义歧义指代歧义语用歧义自然语言处理的处理阶段词法处理句法分析语义分析语用分析语言是一种交流方式我们可以说、读、写。自然语言处理NLP是计算机科学的一个子领域涉及人工智能AI使计算机能够理解和处理人类语言。受众本教程旨在帮助对该学科感兴趣或将该学科纳入课程的研究生、研究生及研究生。读者可以是初学者或高级学习者。前提条件读者必须具备人工智能的基本知识。他/她还应了解英语语法和Python编程中的基本术语。语言是一种交流方式我们通过它说话、阅读和书写。比如我们用自然语言 —— 确切地说是用文字 —— 进行思考、做决策、制定计划等。但在这个人工智能时代我们面临一个重要问题我们能否用类似的方式与计算机交流换言之人类能否用自己的自然语言和计算机沟通开发自然语言处理应用对我们而言是一项挑战因为计算机需要结构化数据而人类的语言表达是非结构化的且本质上往往存在歧义。从这个角度来说自然语言处理NLP是计算机科学尤其是人工智能AI的一个分支核心目标是让计算机能够理解和处理人类语言。从技术层面来讲自然语言处理的主要任务是编写计算机程序对海量的自然语言数据进行分析和处理。自然语言处理的发展历程我们将自然语言处理的发展历程划分为四个阶段每个阶段的研究重点和研究模式都各具特色。第一阶段机器翻译阶段20 世纪 40 年代末至 60 年代末这一阶段的研究工作主要聚焦于机器翻译MT是一个充满热情与乐观的探索时期。该阶段的重要发展节点如下1949 年布斯和里奇斯开展了相关调研韦弗发布了关于机器翻译的备忘录此后自然语言处理的相关研究在 20 世纪 50 年代初正式起步。1954 年乔治敦大学与 IBM 合作开展实验完成了俄语到英语的有限自动翻译演示。同年《机器翻译》专业期刊创刊。1952 年举办了首届机器翻译国际会议1956 年举办了第二届。1961 年泰丁顿语言机器翻译与应用语言分析国际会议上发布的相关研究成果成为该阶段的发展高峰。第二阶段人工智能影响阶段20 世纪 60 年代末至 70 年代末这一阶段的研究工作主要围绕世界知识展开探索其在语义表征构建与处理中的作用因此该阶段也被称作人工智能导向阶段。该阶段的重要发展节点如下20 世纪 60 年代初受人工智能的影响研究人员开始着手解决知识库 / 数据库的构建与检索问题。同年研发出 BASEBALL 问答系统该系统的输入范围受限涉及的语言处理逻辑也较为简单。明斯基在 1968 年提出了一套更为先进的系统方案。与 BASEBALL 问答系统相比该系统充分认识到在解读语言输入并做出回应的过程中需要基于知识库进行推理并实现了这一功能。第三阶段语法逻辑阶段20 世纪 70 年代末至 80 年代末这一阶段被称作语法逻辑阶段。由于上一阶段未能成功搭建出实用的系统研究人员开始将逻辑方法引入人工智能领域用于知识表征与推理。该阶段的重要发展节点如下到 70 年代末语法逻辑方法催生出了功能强大的通用语句处理工具如斯坦福国际研究院的核心语言引擎、语篇表征理论这些工具为处理更复杂的语篇提供了方法。这一阶段诞生了诸多实用的资源与工具比如解析器如阿尔维自然语言工具同时也出现了更多可实际操作的商用系统例如数据库查询系统。20 世纪 80 年代词汇相关的研究工作也进一步推动了语法逻辑方法的发展。第四阶段词汇与语料库阶段20 世纪 90 年代这一阶段被称作词汇与语料库阶段。20 世纪 80 年代末出现的语法词汇化方法在这一阶段的影响力持续提升。机器学习算法被引入语言处理领域掀起了自然语言处理的一场革命。人类语言的研究语言是人类生活的重要组成部分也是人类行为最根本的体现形式主要以书面和口头两种形式存在书面语是人类将知识代代相传的载体口语则是人们日常协作的主要交流媒介。多个学科均对语言展开了研究不同学科有着各自的研究问题和对应的解决方法。下表清晰展示了各学科的研究重点与研究工具研究学科研究问题研究工具语言学家如何用词汇组成短语和句子哪些因素限制了句子的潜在语义对语句合法性和语义的直觉判断结构数学模型如模型论语义学、形式语言理论心理语言学家人类如何识别语句结构人类如何理解词汇含义语言理解是如何发生的以人类语言表现为测量对象的实验方法观察结果的统计分析哲学家词汇和句子的语义是如何形成的词汇如何指代客观事物语义的本质是什么基于直觉的自然语言论证逻辑、模型论等数学模型计算语言学家如何识别语句结构如何对知识和推理进行建模如何利用语言完成特定任务算法、数据结构表征与推理的形式模型搜索、表征方法等人工智能技术语言中的歧义与不确定性在自然语言处理领域歧义指的是一句话或一个词汇存在多种理解方式。自然语言中存在大量歧义现象主要分为以下几种类型词汇歧义单个词汇产生的歧义被称为词汇歧义。例如单词silver可作名词银、形容词银色的或动词镀银。句法歧义语句可被解析为多种句法结构时就会产生句法歧义。例如句子The man saw the girl with the telescope既可以理解为 “男人看见拿着望远镜的女孩”也可以理解为 “男人通过望远镜看见女孩”。语义歧义词汇本身的含义被误读时产生的歧义为语义歧义即句子中包含具有歧义的词汇或短语。例如句子The car hit the pole while it was moving可理解为 “汽车行驶时撞到了电线杆”也可理解为 “电线杆移动时被汽车撞到”。指代歧义语篇中使用指代表达时产生的歧义为指代歧义。例如The horse ran up the hill. It was very steep. It soon got tired.马跑上了山。它很陡峭。它很快就累了。句中的两个it指代对象不明确由此产生歧义。语用歧义短语在不同语境下产生多种解读时就会出现语用歧义简单来说就是表述不够具体导致的歧义。例如句子I like you too可理解为 “我也喜欢你就像你喜欢我一样”也可理解为 “我也喜欢你就像其他人喜欢你一样”。自然语言处理的处理阶段自然语言处理需遵循一系列逻辑步骤具体流程为输入语句→词法处理→词汇检索→句法分析→语法匹配→语义规则适配→语义分析→语境信息整合→语用分析→目标表征以下是各阶段的详细说明词法处理词法处理是自然语言处理的第一个阶段核心目的是将输入的语言文本拆解为一系列语素单元对应段落、句子和词汇。例如将单词uneasy拆解为un-easy两个子词单元。句法分析句法分析是第二个阶段主要有两个目标一是判断语句的句法是否合规二是将语句拆解为特定结构体现不同词汇间的句法关系。例如语句The school goes to the boy学校走向男孩会被句法分析器解析器判定为无效。语义分析语义分析是第三个阶段核心是从文本中提取准确的字面含义即词典释义并判断文本语义是否合理。例如语句Hot ice-cream热的冰淇淋会被语义分析器判定为无效。语用分析语用分析是第四个阶段核心是将语义分析阶段得到的对象指代与具体语境中的客观事物 / 事件进行匹配。例如句子Put the banana in the basket on the shelf把香蕉放到架子上的篮子里存在两种语义解读语用分析器会结合语境从中选择合理的一种。