內容概況：

主要講述NLP專欄的內容和NLP的發展及其在現代生活中的廣泛應用。專欄強調實踐為主、理論為輔的學習方法，并通過多個生活場景展示了NLP技術的實際應用，如對話機器人、搜索引擎、翻譯軟件、電商推薦和智能客服等。

這邊我就不多做自我介紹了，來講下我們的專欄。這系列專欄主要講解nlp的基礎運用。主要會以實踐為主、理論為輔的方式講解主體內容。先解釋下何為以實踐為主、理論為輔，就是在篇章中重實踐、輕概念化講解理論。

因為NLP專欄包含諸多理論，如NLP本身以及機器學習、深度學習的很多理論，這些理論又多又雜。若單純從理論開始講，很多內容用不到，而且計算機科學是實踐科學，需大量動手練習來提升能力。所以只有多練、多嘗試、多思考，才能有好效果。

當然，我們的專欄也并非沒有理論講解，只是會點到為止，不會大面積推導公式。若大家對公式推導的理論感興趣，可自行學習。在這系列專欄中，還是希望大家動起手來，按照已有代碼多去練習、多去敲，這樣或許能有代碼的感覺，也多去思考，這樣學習這門專欄可能會比較輕松

好，話不多說，我們開始這篇文章的日志。今天的主要是 nlp 概述，我們將從 nlp 的發展歷史、重要人物、任務分類以及框架和會議介紹等方面，比較籠統地介紹一下 nlp 是什么、它可以做什么以及它是如何發展過來的。

應用場景

首先，我們來看一個場景。假設有一個對話機器人，比如明天是周末，你想睡個懶覺，可以通過對話機器人設置鬧鐘。這在目前的生活中是比較常見的畫面。大家看到這個場景后，腦海中應該會浮現出這樣的畫面。不過，可能目前你還沒有直接用言語吩咐設備進行調整的習慣，但你可能經常使用搜索引擎。搜索引擎就是 nlp 的一個常見落地場景，還有我們常見的翻譯軟件。近些年，翻譯軟件做得越來越好，比以前強多了。不知道大家很久以前是否也用過類似的軟件，以前的翻譯軟件比較機械，整句話翻譯效果很差，現在則好很多。或者在網絡購物的電商場景中，商品推薦也是 nlp 的落地場景，它可能需要用到自然語言知識，解析當前商品，再從庫里找到相似商品推薦給用戶，當然也可能會用到一些其他信息，比如用戶特征等。還有比較常見的智能客服，目前我們見到的智能客服越來越多，以前客服主要以人工為主，現在一般由智能客服引導，若解決不了問題，用戶輸入 “人工客服” 四個字，就會自動轉接人工客服。智能客服在我們生活中非常常見，它節省了公司很大的人力成本。可以說，隨著我們使用的終端 APP 和各種產品越來越多，其中覆蓋了非常多的 nlp（自然語言處理）應用。所以，我們說 nlp 發展的黃金時代已經到來。

NLP是什么

那么，nlp 到底是什么呢？nlp 的英文全稱是 national language processing，指的是計算機理解并處理人類的語言，也指實現人與計算機之間用自然語言進行有效溝通的各種理論方法。從本質上講，我們想象中的人工智能，即有一個機器人可以與我們實現對話，其實本質就是 nlp 研究的核心內容，就是讓計算機理解我們的語言，再通過計算機的邏輯回復我們。這就是 nlp 的主體內容。

NLP發展歷史

今天，我們從五個方面來講 nlp 的概述，分別是發展歷史、關鍵人物、任務分類、框架介紹和會議介紹。先來看看發展歷史。講述 nlp 的發展歷史，我將以時間線為軸，描述 nlp 或者說 AI 這門學科的幾次興起與沒落。首先，nlp 相關的初始階段在 20 世紀初，日內瓦大學的費南迪德教授提出了一種將語言描述為系統的方法。他是一位語言學家，想把語言變成結構化的東西。當時他主要考慮的是，如果能把語言變成結構化的東西進行處理和理解，那么不同語言之間的交互行為或翻譯行為就會得到很大改善。很多人認為他是近代自然語言之父，他提出的把語言結構化的想法對后來 nlp 自然語言處理的很多概念起到了很大的推動作用。

接著，在 1950 年，圖靈發表了一篇論文，名為《機器如何思考》。在這篇論文中，他探討了機器怎樣去思考，提出了真正具有智能機器的可能性。隨后，在 1952 年，他正式提出了非常有名的圖靈測試。如果一臺機器能夠與人類展開對話，并且能被 30% 以上的人類無法判別出其身份，即 30% 的人不知道它是機器人，以為它是真人，那么就說明這個機器具有人類智能。2014 年，一個俄國的智能機器人通過與人類的對話，其中 30% 以上的人無法知道它是一個機器人，以為它是一個 13 歲的小男孩，所以我們認為已經通過了圖靈測試。但值得思考的是，即使現在已經通過了圖靈測試，那個智能機器也不是真正具備人工智能的機器。首先，它局限于一個 13 歲的小男孩，問答范圍和理解范圍有限，并沒有達到我們所理解的智能范疇。

我們認為，上個世紀 50 年代以來，人工智能的初始已經出現。興起則是在 1956 年，達特茅斯學院舉辦了達特茅斯會議。這個會議非常有名，討論的是如何讓機器模仿人類學習以及具有一定的智能。一般認為這個會議標志著人工智能概念的誕生。這個會議出現的人物都很出名，基本上看到名稱就能想起對應的數學公式。1958 年，達特茅斯會議的發起人麥卡錫在 IBM 工作時，帶領一群麻省理工的學生開發了一門全新的表處理語言叫 LISP，它是 list processing 的縮寫。它就是表處理語言嘛，你看，在 1958 年之前的編程語言以及計算機都比較簡陋，不支持表處理。而 LISP 增強了符號的運算以及符號的推理，深受當時數學家的喜愛。它具備強大的數學能力，為后續的計算以及簡單的人工智能探索奠定了基礎。因此，LISP 被認為是人工智能的母語。如今看來，LISP 的架構形式與我們目前的編程語言不太一致，其想法在當下仍顯得有些前衛。有興趣的同學可以去查閱一下 LISP。

在 1964 年，隨著 50 年代的興起，到 60 年代后，NLP 走到了低谷時期。這一年出現了第一個智能對話程序 ——eliza。eliza 的實現方式較為簡單，通過對句子的排列組合、語法規則以及設定好的規則，可以實現與人類的簡單交流。這種交流非常簡陋，可能現在隨便寫個代碼都能實現。但要注意，這是在 1964 年，能做出這樣的東西已經非常厲害了。早期的 Siri（蘋果手機的對話系統），如果你問它 eliza 是誰，它可能會告訴你 eliza 是它的前輩。上世紀 60 年代后，由于計算能力的限制，盡管大量經費投入到 NLP 方向以實現人工智能，但得到的反饋并不好，人們對人工智能的預期和信心都下降了，所以 NLP 乃至 AI 都陷入了低谷時期。

隨著 80 年代的到來，我們熟知的 SVM、LR 等初期機器學習模型出現了。在這個時間節點附近，卡內基梅隆大學召開了第一屆機器學習國際研討會，標志著機器學習的興起，也意味著 AI 的再次回歸。隨著 80 年代后期機器學習模型的出現，感知機也問世了。人們開始探索多層感知機是否可以堆疊，隨著 BP 反向傳播算法的出現，多層感知機得以搭建，深度神經網絡也有了雛形。與此同時，樹模型也發展得比較火熱，隨著 ID3、C4.5 的出現，樹模型在那個時候備受關注。可以認為，NLP 或者說 AI 再次興起。不過，這里還有一些小故事。在 1980 年，專家系統非常火爆，可能一些上了年紀的朋友聽說過。專家系統認為，使用專家構建的知識庫加上推理機，可以做非常智能的事情，比如在金融領域和農業領域。在當時看來，它確實能解決很多問題，但專家系統的構建非常費力，維護成本也很高。尤其是當所在領域發生重大變革時，整個專家系統可能需要重新構建。因此，隨著巨額支出和維護成本的增加，專家系統逐漸沒落并被遺忘。但實際上，專家系統在很多領域目前仍有一定應用，所以很多人認為專家系統的興起與衰落也是 AI 第二次的興起與衰落。

我們來看一下第三次的興起熱潮。可以認為是從 97 年開始，也可以說是從 2000 年開始。1997 年，深藍首次戰勝了棋王卡斯帕羅夫。深藍的主要策略是遍歷策略，因為象棋棋盤大小有限，深藍通過對每一步的遍歷，背后可能有一個非常龐大的棋譜知識庫，通過這種方式尋找最優的下一步，從而戰勝了棋王。當時有人認為，由于象棋棋盤較小，所以可以通過遍歷尋找最優解。而圍棋棋盤及其遍歷組合數甚至比當時已知宇宙的星星數量都多，計算機永遠不可能戰勝圍棋選手。當然，我們現在知道，在 2016 年，圍棋棋王也被打敗了。后面我們還會介紹這件事。

我們還要介紹一個東西，即新一波熱潮的引領者。在 2006 年到 2009 年期間，華裔教授李飛飛帶領團隊搭建了一個ImageNet 數據庫。這里需要介紹一下這個數據庫，它是一個圖片數據庫，最后收錄了 1500 萬張圖片，并將這些圖片分為大約 22000 多個類別。

為什么要有一個圖片分類的類別呢？

我們可以思考一下，人類認知世界就是一個分類過程。假設你現在在看我的視頻，你盯著屏幕，旁邊放著一個杯子，里面有水。你看了一眼這個東西，認為這是一個杯子，這是你的杯子。為什么它是杯子呢？人類的認知和理解是通過認知和推理知道它是杯子的。但本身我們認識這個東西就是一個分類過程，因為我們知道這個是杯子，而旁邊這個東西是床、床頭柜或者桌子。這本身就是一個對立的分類問題。所以，李飛飛教授他們搞了這么龐大的圖像分類數據集，就是想用來做圖像分類。如果電腦能夠做圖像分類，知道這個是杯子，那個是桶，這個是桌子，那它就相當于有了一部分人工智能。在 2010 年，他們依靠這個數據集舉辦了ImageNet 挑戰賽，一共連續舉辦了七年。這個挑戰賽非常有價值，引領了新一輪深度學習 AI 的熱潮。為什么這么說呢？因為在 2012 年之前，挑戰賽沒有使用所有的圖片。它在里面選取了大概 150 萬張圖片，做千分類。在 2012 年之前，機器的最佳效果正確率大概在 70% 左右，錯誤率在 25% 到 30%，或者以前可能更低。但在 2012 年，當時的 hinton 和他的徒弟 Alex 提出了 Alex net 這樣一個由 CNN 為架構的深度神經網絡模型。首次的把這個比賽的分類項目（其實還有其他項目），**在 2012 年的時候，其 top5 的錯誤率達到了 15% 左右，直接領先了第二名大約十個點左右，在整個計算機視覺領域引起了軒然大波。**人們突然發現，哇，居然有這么強大的東西。那為什么這個深度學習模型的架構這么強呢？隨著這股熱潮引領之后，各大我們熟知的主力公司都開始入駐 image net 大賽，比如 Google、微軟等一系列公司。在 2014 年的時候，Google 提出了 google net inception 模型（inception net），把錯誤率提到了 6.66 點七的水平。如果機器去分類圖片，錯誤率在 6% 左右意味著什么呢？**意味著它跟人的能力已經類似了，一個人做圖片分類也會有誤差。**在 2014 年把錯誤率逼近到了 6% 左右。2015 年，微軟提出的 res net（殘差神經網絡），理論上可以疊無限層。使用這樣的圖片分類模型，把計算機的錯誤率提到了 3% 點兒幾，說明目前計算機去做 ImageNet 數據集上的圖片分類任務已經超過人類。

在這之后，為什么連續七屆的比賽不再舉辦分類項目了呢？實際上，人們認為計算機在分類項目上已經全面超越人類，不需要再做下去了。那之后又做了一些語義分割、圖片理解之類的比賽。這個比賽在這一輪 AI 的興起上意義非常重大，從圖像分類作為切入點，引入了很多圖像處理界的大公司加入，讓人們突然認識到以深度神經網絡為首的模型在圖像領域可以超越人類，很不可思議。

隨著到 2016 年之后，阿爾法狗和李世石的世界圍棋大戰，阿爾法狗贏了。這次的反響比之前深藍戰勝人類棋王的反響大很多。人類一直不認為計算機能在圍棋上戰勝人類，而且阿爾法狗發展非常快，在兩年前（2014 年）計算機圍棋剛剛起步，連一般選手都打不過，三年后就可以打敗棋王。它融合了減值策略和強化學習，可以不斷訓練變強。這次比賽推動了 AI 風口的到來，阿爾法狗及其后續版本在國內圍棋界引起軒然大波。后來 Google 把阿爾法狗的后續版本放到騰訊 QQ 游戲的圍棋對戰平臺，橫掃了國內厲害的圍棋選手。現在基本上可以認為人類在圍棋上很難打敗人工智能。

說完這個熱潮之后，2018 年，隨著之前 NLP 的經驗積累，Google 發布了以雙向 transformer 為基礎模型的大規模預訓練語言模型 BERT。如果大家來上這門課，可能對 BERT 比較熟悉。BERT 確實使 NLP 的基礎任務都得到了較大提升，NLP 開啟了全面的預訓練時代。在 16 年到 18 年這個節點，很多做科學研究的以及很多公司都從圖像領域轉接到了 NLP 領域。因為圖像領域經過前些年的發展，基本上已經形成了一定的規模，很多方法論和模型已初步具備工業落地的能力，學術上的研究就變得沒有那么火熱了。而 NLP 在 16 年到 18 年逐漸開始起步，18 年 BERT 出來之后逐漸變得火熱起來。

這其實就是人工智能或者說 NLP 的發展歷史，可以發現這個發展歷史是幾次潮起潮落，在不斷的前行中發展到了目前為止。前些年還有人說這輪 AI 是泡沫，是空談，人工智能沒有那么智能。在這里我也有一個自己的想法想表達。我們進入互聯網時代已經有 20 多年了，20 多年的互聯網時代給我們積累了大量的數據，我們一定會從大量數據里面去尋找特征，去優化我們目前已有的服務和生活，**AI 就是在這樣的前景里誕生的。它其實可以不叫 AI，可以叫數據處理、數據挖掘等很多東西。但我認為在數據達到一定程度之后，我們一定會去運用數據去尋找規律，提升我們的產品和服務水平，這樣的話 AI 一定會誕生的。**所以我個人非常看好目前我們做的這些東西的前景，因為它可能不是真正的人工智能，也不是我們想象中的智能機器人，但它可以滲透于各個行業，在各個行業里提供便利，減少人工成本，提高用戶體驗或趣味性等，它可以助力行業發展，而且覆蓋的面非常廣，只要是有數據積累、需要數據的行業它都可以發揮作用。

編程語言簡單案例

以下是一段簡單的 Python 代碼示例，上一章介紹了使用自然語言處理（NLP）庫 nltk 進行文本分詞。

還可以參考以下使用 spaCy 進行分詞的示例代碼（同樣需要先安裝 spaCy 庫 pip install spacy ，并下載對應的語言模型 python -m spacy download en_core_web_sm）：

import spacy# 加載英文語言模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")# 示例文本
text = "Natural language processing (NLP) is a field of computer science, artificial intelligence, and linguistics concerned with the interactions between computers and human (natural) languages."# 處理文本
doc = nlp(text)# 提取分詞結果
tokens = [token.text for token in doc]
print(tokens)

1. 使用 NLTK 進行詞性標注

詞性標注是為文本中的每個單詞標注其詞性（如名詞、動詞、形容詞等）。

import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize# 下載必要的數據
nltk.download('punkt')
nltk.download('averaged_perceptron_tagger')text = "Natural language processing is amazing."
# 分詞
tokens = word_tokenize(text)
# 詞性標注
tagged = nltk.pos_tag(tokens)print(tagged)

2. 使用 spaCy 進行命名實體識別（NER）

命名實體識別是識別文本中提到的人名、地名、組織機構名等實體。

import spacy# 加載英文語言模型
nlp = spacy.load("en_core_web_sm")
text = "Apple is looking at buying U.K. startup for $1 billion"
doc = nlp(text)# 遍歷識別出的實體
for ent in doc.ents:print(ent.text, ent.start_char, ent.end_char, ent.label_)

3. 使用 TextBlob 進行文本情感分析

情感分析用于判斷文本的情感傾向（積極、消極或中性）。

from textblob import TextBlobtext = "This movie is really great!"
blob = TextBlob(text)# 獲取情感極性，范圍從 -1 到 1，-1 表示消極，1 表示積極
sentiment_polarity = blob.sentiment.polarity
if sentiment_polarity > 0:print("積極情感")
elif sentiment_polarity < 0:print("消極情感")
else:print("中性情感")

4. 使用 Gensim 進行文本摘要

from gensim.summarization import summarizetext = """Natural language processing (NLP) is a subfield of linguistics, computer science, and artificial intelligence concerned with the interactions between computers and human language, in particular how to program computers to process and analyze large amounts of natural language data. Challenges in natural language processing frequently involve speech recognition, natural language understanding, and natural language generation."""# 生成摘要，ratio 表示摘要占原文的比例
summary = summarize(text, ratio=0.2)
print(summary)

5. 使用 Transformers 進行文本生成

transformers 庫可以使用預訓練的語言模型進行文本生成。

from transformers import pipeline# 創建文本生成管道
generator = pipeline('text-generation', model='gpt2')# 生成文本
input_text = "Once upon a time"
output = generator(input_text, max_length=50, num_return_sequences=1)
print(output[0]['generated_text'])

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