自然語(yǔ)言理解（Natural Language Understanding，NLU）是自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing，NLP）的一部分。自然語(yǔ)言理解的應(yīng)用主要有機(jī)器翻譯，機(jī)器客服以及智能音箱等。自然語(yǔ)言理解就是希望機(jī)器像人一樣，具備正常人的語(yǔ)言理解能力，由于自然語(yǔ)言在理解上有很多難點(diǎn)，所以 NLU 的表現(xiàn)至今還不如人類(lèi)。

NLU主要有以下五個(gè)難點(diǎn)：語(yǔ)言的多樣性、語(yǔ)言的歧義性、語(yǔ)言的魯棒性、語(yǔ)言的知識(shí)依賴(lài)、語(yǔ)言的上下文。自然語(yǔ)言理解跟整個(gè)人工智能的發(fā)展歷史類(lèi)似，一共經(jīng)歷了3次迭代：基于規(guī)則的方法、基于統(tǒng)計(jì)的方法、基于深度學(xué)習(xí)的方法

深度學(xué)習(xí)方法在各項(xiàng)指標(biāo)上都超越了之前的方法，獲得了更好的結(jié)果。其中比較有代表性的工作是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）【1】以及循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recurrent Neural Network，RNN）【2】。CNN雖然在NLP中有所作用，但是NLP并非它擅長(zhǎng)的領(lǐng)域，它在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了更為矚目的成果。相比之下，RNN在設(shè)計(jì)之初就是被用來(lái)處理時(shí)序列數(shù)據(jù)，非常契合NLP的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在RNN的基礎(chǔ)上，近些年來(lái)涌現(xiàn)了非常多的自然語(yǔ)言處理模型，且NLU大部分的進(jìn)展都與模型的進(jìn)步掛鉤。

RNN容易受到短期記憶的影響。如果序列很長(zhǎng)，它很難將信息從較早的時(shí)間步傳送到后面的時(shí)間步。因此，如果嘗試通過(guò)一段文本進(jìn)行預(yù)測(cè)，RNN可能會(huì)遺漏開(kāi)頭的重要信息。為了解決這個(gè)問(wèn)題，作為RNN分支下的改進(jìn)版，Long-Short Term Memory（LSTM）【3】和Gated Recurrent Unit（GRU）【4】都利用了門(mén)單元結(jié)構(gòu)拓展了RNN每個(gè)節(jié)點(diǎn)的功能，使得模型在更長(zhǎng)的文本距離上有足夠的記憶能力。

在之后的科研過(guò)程中，人們發(fā)現(xiàn)，在自然語(yǔ)言模型中加入注意力機(jī)制【5】能有效提高模型的性能。注意力機(jī)制的本質(zhì)來(lái)自于人類(lèi)視覺(jué)注意力機(jī)制。人們視覺(jué)在感知東西的時(shí)候一般不會(huì)是一個(gè)場(chǎng)景從到頭看到尾每次全部都看，而往往是根據(jù)需求觀察注意特定的一部分。而且當(dāng)人們發(fā)現(xiàn)一個(gè)場(chǎng)景經(jīng)常在某部分出現(xiàn)自己想觀察的東西時(shí)，人們會(huì)進(jìn)行學(xué)習(xí)在將來(lái)再出現(xiàn)類(lèi)似場(chǎng)景時(shí)把注意力放到該部分上。

注意力機(jī)制初始是在編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)下用于神經(jīng)機(jī)器翻譯的一種結(jié)構(gòu)，目前它已經(jīng)非?？焖俚?cái)U(kuò)展到了其它相關(guān)任務(wù)，例如圖像描述和文本摘要等。注意力機(jī)制的巔峰之作是Google于2017年提出的Transformer【6】模型架構(gòu)。Transformer在語(yǔ)義特征提取能力，

長(zhǎng)距離特征捕獲能力（比如主謂一致），任務(wù)綜合特征抽取能力（比如機(jī)器翻譯），并行計(jì)算能力及運(yùn)行效率等方面都要優(yōu)于RNN。從此，基于Transformer架構(gòu)提出的新型架構(gòu)層出不窮，把計(jì)算機(jī)處理NLP相關(guān)任務(wù)的水平提高了一個(gè)層次。

其中最為著名的架構(gòu)是Bidirectional Encoder Representation from Transformers（BERT）【7】和Generative Pre-Training（GPT）【8】。BERT幾乎適用于各項(xiàng)NLU任務(wù)，而GPT主要用于閱讀理解、句子或段落生成等任務(wù)。

在BERT的基礎(chǔ)上，百度提出的ERNIE模型【9】改進(jìn)了BERT在中文NLP任務(wù)中表現(xiàn)不夠好的缺陷。在BERT預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型中，它很少考慮知識(shí)信息，即知識(shí)圖譜。知識(shí)圖譜能夠提供豐富的結(jié)構(gòu)化知識(shí)事實(shí)，以便進(jìn)行更好的知識(shí)理解。因此清華大學(xué)提出了ERNIE【10】來(lái)改進(jìn)BERT在知識(shí)驅(qū)動(dòng)型任務(wù)上的表現(xiàn)。MASS【11】和UNILM【12】改進(jìn)了BERT在自然語(yǔ)言生成任務(wù)（Natural Language Generation）上的表現(xiàn)。還有SpanBert【13】，RoBERTa【14】，ALBert【15】，Electra【16】和DistillBert【17】都在各個(gè)角度對(duì)BERT進(jìn)行了改進(jìn)。

為了衡量各個(gè)模型在NLU任務(wù)上的表現(xiàn)，有一個(gè)公開(kāi)的Benchmark，通用語(yǔ)言理解評(píng)估基準(zhǔn)（General Language Understanding Evaluation ，GLUE）【18】。GLUE Benchmark比賽排名是衡量自然語(yǔ)言理解技術(shù)水平的重要指標(biāo)。比賽設(shè)置了自然語(yǔ)言推斷、語(yǔ)義相似度、問(wèn)答匹配、情感分析等9項(xiàng)任務(wù)，最后按平均分綜合排名。目前GLUE上表現(xiàn)最好的是阿里巴巴的團(tuán)隊(duì)所提出的模型StructBERT【19】。

Reference：

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【14】 Liu Y, Ott M, Goyal N, et al. Roberta: A robustly optimized bert pretraining approach[J]. arXiv preprint arXiv:1907.11692, 2019.

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【16】 Clark K, Luong M T, Le Q V, et al. ELECTRA: Pre-training Text Encoders as Discriminators Rather Than Generators[C]//International Conference on Learning Representations. 2019.

【17】 Sanh V, Debut L, Chaumond J, et al. DistilBERT, a distilled version of BERT: smaller, faster, cheaper and lighter[J]. arXiv preprint arXiv:1910.01108, 2019.

【18】 https://gluebenchmark.com/

【19】 Wang W, Bi B, Yan M, et al. StructBERT: Incorporating Language Structures into Pre-training for Deep Language Understanding[J]. arXiv preprint arXiv:1908.04577, 2019.