什么是自然语言处理？
　　其应用会如何改变我们的生活？
　　为什么说它是AI中最难的部分？
　　它的发展又面临怎样的挑战？
　　有请华为诺亚方舟实验室
　　语音语义首席科学家刘群
　　为我们一一解答

　　自然语言处理，既是一门科学，也是一门应用技术，试图让机器去模拟人类的语言能力。

　　自然语言处理的研究对象是人类语言，如词语、短语、句子、篇章等。通过对这些语言单位的分析，不仅要理解字面含义，还希望能理解说话人所表达的情感，以及传达的意图。

　　没有成功的自然语言处理，就不会有真正的认知智能。因此，自然语言处理被视为人工智能的核心问题之一，也被喻为“AI皇冠上的明珠”。

　　随着人类进入智能时代，智能设备和数据量都空前增长，自然语言处理领域经过多年发展，虽然取得了长足的进步，但面临很多挑战，其中最主要的主要问题有两个：

　　尽管常识的理解对人类来说不是问题，但是它却很难被教给机器。比如我们可以对手机助手说“查找附近的餐馆”，手机就会在地图上显示出附近餐馆的位置。但你如果说“我饿了”，手机助手可能就无动于衷，因为它缺乏“饿了需要就餐”这样的常识。

　　大量的这种常识都潜藏在我们意识的深处，AI系统的设计者几乎不可能把所有这样的常识都总结出来，并灌入到系统中。

　　面对标注数据资源贫乏的问题，譬如小语种的机器翻译、特定领域对话系统、客服系统、多轮问答系统等，自然语言处理尚无通用的高效解决办法。

　　在工程实践中，我们除了设法引入领域知识（词典、规则）以增强数据能力之外，还可以基于主动学习的方法来增加更多的人工标注数据，以及采用无监督和半监督的方法来利用未标注数据，或者采用多任务学习的方法来使用其他任务，甚至其他语言的信息，还可以使用迁移学习的方法来利用其他的模型。

　　华为诺亚方舟实验室的自然语言处理研究主要包括三个大的方向：语音技术、机器翻译和对话。

　　华为的手机语音助手就集成了诺亚方舟的语音识别和对话技术。诺亚方舟的机器翻译技术支持了华为内部海量的技术资料的翻译。诺亚方舟基于知识图谱的问答技术为华为的全球技术支持系统（GTS），提供了快速准确地回答复杂技术问题的能力。

　　在金融、法律、医疗健康等领域，自然语言处理技术也得到了越来越广泛的应用。

　　例如，自然语言处理可以为证券投资提供各种分析数据，进行金融风险分析、欺诈识别等；可以帮助进行法律工作者进行案例搜索、判决预测、法律文书自动生成、法律文本翻译、智能问答等；还可以帮助医生进行病历的辅助录入、医学资料的检索和分析、辅助诊断等等。