語義理解和研究資源是自然語言處理的兩大難題

• 2019 年 10 月 5 日
• 筆記

科技改變生活，智慧化設備在我們生活中的應用範圍增加，智慧設備對於語言交互，人機交互的技術需求也在增加，這些需求也在促進現在的技術研究進步。從現在的自然語言發展現狀來看，自然語言的發展難題主要集中在兩方面，語義理解和資源問題。

語義理解包括對自然語言知識和常識的學習，如果只是要學習機器的知識，對於人類來說並不難，但是如果讓機器掌握人的思考模式和處理方法模式，其模式構建和具體實施則存在困難，也就是說，怎樣把我們的常識「灌」到AI系統中，是我們需要不斷細化來解決的問題途徑。

資源則是針對現在的研究對象資源的問題。無監督學習、Zero-shot學習、Few-shot學習、元學習、遷移學習等方式，其實都是為了解決低資源問題。自然語言處理在一些特定領域的應用時，會受到資源不足的影響。一般現在採用的主要方法是對引入領域知識，通過增加人工標註數據，使用半監督利用標註數據；或者採用多任務學習法使用其他任務。就是如果讓自然語言處理的應用領域更加廣泛的問題。

在不用領域應用自然語言處理，需要結合該領域的特點進行設計和執行。而針對眾多研究者對自然語言處理的迫切需求與實際挑戰，NLPIR-Parser大數據語義分析平枱曆時20年，為一般用戶提供了本地化部署的客戶端實現語義智慧分析的全鏈條一站式服務，能夠完成精準採集， 文檔格式轉換、新詞發現、批量分詞、語言統計、文本聚類、文本分類、摘要實 體、智慧過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索和編碼轉換十三項獨立功能，針對自然語言的研究，也為軟體工程師提供了二次開發介面。

自然語言處理是電腦科學和人工智慧領域的重要演講方向。主要涉及人機相互的通訊方式和實踐方法，相關分析表示，自然語言的處理的市場價值將在未來幾年不斷得到大的提升和跨越。