想象一下，假設(shè)時光倒流回十年前，或者二十年前，能否想象突然之間沒有了手機(jī)，沒有無線網(wǎng)，沒有所有電子設(shè)備的生活嗎？

這可能會很困難。

其實(shí)在不知不覺中，我們已經(jīng)被裹挾在信息浪潮中，已經(jīng)處在一個知識，傳播更新迭代非?？焖俚臅r代。所以“AI”，它不是一個追求，一種新鮮或一時的刺激，而是真正未來的方向，一個剛需。

同樣，“語言”是非常重要的，在所有的生物中，只有人類是真正意義上具有語言能力的，所以人工智能最重要的一個關(guān)口，就是可以感覺到它應(yīng)該像一個人類。如果連最核心的語言關(guān)都沒有辦法攻破的話，怎么樣去實(shí)現(xiàn)所謂真正的智能，顯然這是不可能做到的。而如今許多“NLP”的研究者都在引入一些語言學(xué)的知識來幫助他們提取更多的訓(xùn)練特征，提供更靠譜的思維角度。

接下來這一點(diǎn)，其實(shí)是學(xué)科上的一個空白，如果平時我們積極關(guān)注科技領(lǐng)域，會發(fā)現(xiàn)，主要力量是計(jì)算機(jī)專業(yè)或者相關(guān)學(xué)科背景的人，在為科技發(fā)展做貢獻(xiàn)，而語言學(xué)學(xué)科背景的人士，更多去專注于翻譯和教育這兩個方向，把語言當(dāng)作工具使用。所以在未來，我們或許需要一個跨學(xué)科的合作。

而且自然語言分析有兩個方向，一是理解，首先機(jī)器要能夠懂得人類的語言。另外一個方面，就是機(jī)器要能夠自己去表達(dá)思想。

而這兩個方面，都是很困難的，如果沒有投入極大的精力，還有專業(yè)的支撐，可能就是閉門造車。如果這個行業(yè)只有計(jì)算機(jī)相關(guān)的人員在參與在內(nèi)，他們大概只能夠做到不斷的去優(yōu)化和提升技術(shù)，但是對于真正需要應(yīng)用的，**尤其是語言領(lǐng)域等核心問題，大部分人是沒有涉獵的。所以這是作為文科背景的同學(xué)們也是可以選擇AI行業(yè)的重要原因。

以智能客服為例，如圖所示，首先左邊是用戶的輸入，當(dāng)用戶輸入接進(jìn)來了之后，需要通過“naturAI language understanding”，也就是“自然語言理解”形式去對它進(jìn)行初步的處理，經(jīng)過這樣的一個步驟，把分析好的信息，交接到下一個“diAIog manager”，就是“對話管理模塊”，由模塊去判斷我們對話的狀態(tài)，以及調(diào)用“knowledge graph”知識庫的這些知識。

從這個里面正確的得到了一個非常簡單初步的信息，但是簡單初步的信息，顯然是沒有辦法直接拿給用戶的，那么也就到了下面一個關(guān)鍵的節(jié)點(diǎn)，就是“NLG”。

“NLG”，自然語言生成。

到達(dá)這一步后，把非常粗糙的方面，處理成為易懂并且自然流暢的語言，最后再進(jìn)行輸出。在這整個流程中間，最關(guān)鍵的是“NLU” “DM”還有“NLG”，這三個模塊，也就是我們自然語言分析處理，應(yīng)用的最核心的幾個板塊。

逐步介紹。首先第一個板塊是“NLU”，自然語言理解。顧名思義，首先應(yīng)該有理解，理解之后才可以分析，才有輸出，這是要邁出的第一步。

如圖所示，右邊有三個例句，“預(yù)約一下周日上午的小時保潔。”“可以幫我叫家政阿姨來我家嗎？”“應(yīng)該找個鐘點(diǎn)工來打掃衛(wèi)生?！?/p>

大部分人會產(chǎn)生誤解，會覺得機(jī)器的理解是不是和機(jī)器翻譯一樣，看一下這個詞，然后組合去進(jìn)行理解？其實(shí)不是的，機(jī)器理解，它每個詞的確切含義，對它來說并不重要，重要的是這整一句話的意思。為了使機(jī)器能夠進(jìn)行處理，首先是通過語義分析，然后再進(jìn)行轉(zhuǎn)換。

回顧一下這三句話。經(jīng)過思考之后，會發(fā)現(xiàn)這三句話想表達(dá)的是同一件事情。在這時候，“NLU”要做的事情是什么？

首先第一步“領(lǐng)域識別”。舉個例子，假設(shè)我們現(xiàn)在是淘寶的客服，這個時候，用戶進(jìn)來直接說“宇宙會不會爆炸？”那么馬上就會進(jìn)行判斷，這是一個領(lǐng)域外的問題，可以用其它系統(tǒng)進(jìn)行篩選攔截之類的，不會讓它進(jìn)入到后面的流程中去。

第二步是“意圖的抽取”，理解分析用戶到底是什么意圖。

當(dāng)前兩個步驟順利完成了之后，第三點(diǎn)就是槽位的填充。再次回顧一下之前的三句話，其實(shí)信息最完整的是第一句話，因?yàn)橄旅鎯删湓挘m然也表達(dá)出了，要預(yù)約一個保潔來家里的信息，但是并沒有說清楚時間。當(dāng)我們對下面兩句話進(jìn)行分析的時候，走到槽位抽取的步驟，會發(fā)現(xiàn)槽為空。而第一個就不一樣，第一個首先可以抽到一個槽位，是服務(wù)類型，還有服務(wù)的時間，這樣的槽位是滿的，接下來就可以直接做處理。

“NLU”現(xiàn)在有兩種方法，如圖所示，它非常簡單，在答案非常單一，場景同樣單一的情況下，用簡單粗暴的一些規(guī)則形式，去進(jìn)行一個匹配。但是右邊模型的處理方式卻不太一樣，模型是非常依賴前期大量的數(shù)據(jù)標(biāo)注的。這兩種方法各有利弊。

如圖所示，假如現(xiàn)在有非常迫切的需求，比較緊急，那么首先可以考慮用左圖規(guī)則，因?yàn)樗⒉恍枰捌跍?zhǔn)備數(shù)據(jù)之類的步驟，但是它的容錯率會非常低，靈活性也很差，而且一旦出現(xiàn)更新之類的過程，維護(hù)迭代同樣非常困難。

右邊模型的形式，雖然在前期可能會耗費(fèi)大量的精力，去進(jìn)行標(biāo)注，還有分析，但是相對于左邊就會非常靈活，覆蓋度廣，非常準(zhǔn)確，而且它的針對的場景，也可以更復(fù)雜一些。

接下來，“DM對話管理”，它是對話系統(tǒng)的一個大腦，維護(hù)更新對話的狀態(tài)，基于對話狀態(tài)，選擇接下來最合適的一種動作。

舉一個例子，某位用戶說“幫我叫一個車回家”，在這種情況下，系統(tǒng)的動作可能向用戶詢問“幾點(diǎn)出發(fā)”，或者“您的出發(fā)地和目的地分別是什么”。

假如用戶說的很清楚明白，例如“明天早上8點(diǎn)，幫我叫一輛從家里出發(fā)到公司的車”，那么這個時候DM的處理方式，就是直接為用戶叫車。

最后，“NLP對話生成”。

舉個例子，之前有一則社會新聞，講述機(jī)器可以自動寫小說，雖然很驚訝，但是隨后發(fā)現(xiàn)機(jī)器用了一些非常稀奇古怪，甚至不能稱之為句子的語言拼湊了字?jǐn)?shù)組合在一起。當(dāng)然這些都是噱頭，機(jī)器目前并不能做到人類真正意義上想要看到的文章。

機(jī)器學(xué)會自己去表達(dá)，是需要非常多的準(zhǔn)備，比如今的理解認(rèn)知還要更復(fù)雜一些，首先要將知識比較完整的收集整理，然后選一個合適的形式，存到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)里，并且還要有效的，去利用它們，如果個別環(huán)節(jié)出錯，可能會導(dǎo)致前功盡棄。這一部分，需要語言學(xué)的應(yīng)用非常多，一個文本一個字符串，是有很多含義的，一對多，多對一既是自然語言最大的魅力，也是現(xiàn)在進(jìn)行分析處理最主要的障礙。

在自然語言生成的過程中，“應(yīng)該表達(dá)什么”和“應(yīng)該怎么樣去表達(dá)”這兩種方面是非常重要的，但是卻普遍忽略了另外一個問題，就是“為什么要用這種方式去表達(dá)”這同樣是非常具有價值的一個角度。

到底有什么機(jī)遇和挑戰(zhàn)？首先在NLU之前，有一個非常必要的，同樣關(guān)鍵的流程，就是標(biāo)注。假設(shè)某位用戶，輸入是“燈泡不亮”，四個字，現(xiàn)在要根據(jù)這個現(xiàn)象進(jìn)行標(biāo)注，應(yīng)該怎么標(biāo)呢？可能有人會標(biāo)停電了，或者標(biāo)燈絲燒斷了等，大概率的人都會以這個思路去走。

如圖所示，左邊這一圈白字，其實(shí)都是有可能造成燈泡不亮的原因，既然這么多原因都能對應(yīng)到燈泡不亮，那么就不能在一開始，就預(yù)判他一定是其中哪一種，把范圍定位的太窄，就會造成很多的錯誤。

如圖所示，右邊板塊，我們需要做一些預(yù)判和優(yōu)化，在對話系統(tǒng)中，我們要及時的發(fā)現(xiàn)用戶是否偏離，狀態(tài)是否異常，如果存在異常，就可以考慮是否主動結(jié)束話題或者轉(zhuǎn)換話題。

在未來，機(jī)器人如果學(xué)習(xí)了這樣一種處理機(jī)制的話，對話才是比較智能的，甚至可以預(yù)判客戶的真實(shí)的需求，我們也可以更好的引導(dǎo)。

在做自然語言處理的時候，需要面對三個問題，一個是體系的建立，一個是數(shù)據(jù)，還有一個是算法，這是對話機(jī)器人痛點(diǎn)。

這里存在一個很有意思的現(xiàn)象，語言學(xué)科背景的語言學(xué)家們在此領(lǐng)域是無處不在的，并且可以參與到各個環(huán)節(jié)當(dāng)中，例如智能音箱，語音助手等，它是把語音轉(zhuǎn)化為文字，然后再輸出，再把文字轉(zhuǎn)回語音，等于在大框架里，接入了一些語音技術(shù)，變成了一個語音助手的形式。很多人覺得就只能處理語言，就只能文本，是不是范圍太窄了，其實(shí)并不是，我們現(xiàn)在能夠看到的，背后真正的核心就是“NLU”，“DM”，還有“NLG”三個模塊。

其次是“檢索”，通過“命名實(shí)體識別”，就可以找句子里我們所需要的最關(guān)鍵的信息，例如做售前售后工作的人士，可能比較關(guān)心是設(shè)備型號，再例如智能音箱，大家用的最多的功能比如播放歌曲，或者城市溫度等，這些都是可以通過檢索的形式實(shí)現(xiàn)的。

所有的產(chǎn)品，其核心都是以用戶需求出發(fā)，如果把握住這一點(diǎn)，很多問題都會簡單化。

至于對話機(jī)器人，它承載了一個全新的交互形式。雖然道路有些漫長，但是我們已經(jīng)在路上。有大部分人不是專業(yè)計(jì)算機(jī)專業(yè)出身，加入智能領(lǐng)域，會極其不自信，“是不是會沒有幫助？”“專家根本會不會看不起我，不讓我入行”，這些顧慮都是沒有必要的，首先一定要去進(jìn)行了解，很多恐懼，都是因?yàn)槲粗a(chǎn)生的，如果認(rèn)真的進(jìn)行了解，就清楚自身能力能發(fā)揮哪些作用，平時學(xué)會多思考，這個，才是最重要的。

如果把“AI”，比作“飛機(jī)”的話，它處在“引擎”很關(guān)鍵的位置，我們的目標(biāo)，就是用我們對語言天然的敏感，用語言學(xué)相關(guān)的知識讓機(jī)器去理解和學(xué)習(xí)人類的語言，同時這些文本可以發(fā)揮最大的價值，只有做到了這一點(diǎn)，真正的“智能”才會變?yōu)椤翱赡堋薄?/strong>