语义理解和研究资源是自然语言处理的两大难题

• 2019 年 10 月 5 日
• 笔记

科技改变生活，智能化设备在我们生活中的应用范围增加，智能设备对于语言交互，人机交互的技术需求也在增加，这些需求也在促进现在的技术研究进步。从现在的自然语言发展现状来看，自然语言的发展难题主要集中在两方面，语义理解和资源问题。

语义理解包括对自然语言知识和常识的学习，如果只是要学习机器的知识，对于人类来说并不难，但是如果让机器掌握人的思考模式和处理方法模式，其模式构建和具体实施则存在困难，也就是说，怎样把我们的常识“灌”到AI系统中，是我们需要不断细化来解决的问题途径。

资源则是针对现在的研究对象资源的问题。无监督学习、Zero-shot学习、Few-shot学习、元学习、迁移学习等方式，其实都是为了解决低资源问题。自然语言处理在一些特定领域的应用时，会受到资源不足的影响。一般现在采用的主要方法是对引入领域知识，通过增加人工标注数据，使用半监督利用标注数据；或者采用多任务学习法使用其他任务。就是如果让自然语言处理的应用领域更加广泛的问题。

在不用领域应用自然语言处理，需要结合该领域的特点进行设计和执行。而针对众多研究者对自然语言处理的迫切需求与实际挑战，NLPIR-Parser大数据语义分析平台历时20年，为一般用户提供了本地化部署的客户端实现语义智能分析的全链条一站式服务，能够完成精准采集， 文档格式转换、新词发现、批量分词、语言统计、文本聚类、文本分类、摘要实 体、智能过滤、情感分析、文档去重、全文检索和编码转换十三项独立功能，针对自然语言的研究，也为软件工程师提供了二次开发接口。

自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要演讲方向。主要涉及人机相互的通信方式和实践方法，相关分析表示，自然语言的处理的市场价值将在未来几年不断得到大的提升和跨越。