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突破自然语言处理瓶颈 需大数据与富知识双轮驱动
冷眼观
北京联盟小编了解到 “今年美国国家科技理事会发布的国家人工智能八大战略中 , 有三项与自然语言处理有关 。 ”近日 , 北京智源人工智能研究院首席科学家孙茂松表示 , “自然语言处理是全球人工智能战略之关键 。 ”然而 , 当前与自然语言处理的相关技术远未成熟 , 许多问题亟待突破 。 那么 , 目前有哪些解决途径?
#科技日报#突破自然语言处理瓶颈 需大数据与富知识双轮驱动。 “学术领域叫自然语言 , 其实指的就是人类语言 。 自然语言处理可以说是从人工智能这个词尚未出现前 , 就是一个重要研究对象 。 ”孙茂松表示 。
“语言 , 是人独立于动物的重要特征之一 。 但是大家不要把自己看得太高明 , 更不要认为人的语言就是模板 , 动物的语言也很强大 , 其中不乏超过我们的 。 ” 孙茂松指出 , 比如鲸鱼的神经细胞有370亿个 , 人有200多亿 , 本身它的神经系统就比我们发达 , 语言也极其丰富 。 而鱼在海洋光线不好的情况下 , 能够做很强的交流 , 到现在人类也对其语言的理解十分有限 。 尽管动物的语言和人的语言有很大不同 , 但共性即是语言是两个个体之间交流的桥梁 , 桥梁作用就是研究的关键 。
上世纪60年代 , 机器翻译系统已经出现 。 相关部门用《圣经》中的句子进行了测试 , 句子直译的意思是“精神是愿意的 , 但是肉体是虚弱的” , 但用当时的机器翻译成俄文 , 再用俄文系统翻译成英文时 , 就变成“伏特加是好的 , 但肉却腐烂 , 酒喝不成了” 。 如今把这个英语句子用谷歌翻译系统翻译成中文 , 基本上可以保持语义保持完好 , 这就是显著的进步 。
但现在大数据驱动下的自然语言处理遇到的瓶颈 , 是一位著名机器翻译专家提出机器翻译中“pen”的问题 。 即“pen”有两个意思:钢笔和围栏 , 而无论是谷歌还是微软的机器翻译 , 都还不能很好地根据不同语境将其译成合适的意思 。 “如果见过这句话的情况机器可能会翻译准确 , 而没见过就需要知识的积累 。 大数据驱动下的自然语言处理有很大局限性 , 即运用知识处理问题的能力几乎没有 。 ”孙茂松指出 。
近些年 , 自然语言处理在全球范围受到学术界的高度重视 , 美国国防高级研究计划局(DARPA)对基于知识的语言智能投入相当大 , 涉及到数据知识与行为、低资源语言处理、知识指导模式推理、自动知识获取等 。
据介绍 , 目前我国基于大数据驱动的深度学习已经取得显著进步 , 这些年来很多重要进展都是基于这个层面 。 有专家指出 , 今后自然语言处理需要通过知识驱动实现突破 。 孙茂松认为 , “大数据与富知识双轮驱动”或成为解决问题的关键 , 即在大数据驱动的基础上加入富知识驱动 , 两者结合 , 缺一不可 。 他强调 , 这个知识是系统性的 , 而不是用破碎的知识 。
为此 , 北京智源人工智能研究院“自然语言处理”课题团队 , 将致力于解决多类型知识资源构建、自然语言深度理解、可控自然语言生成、融合知识的机器翻译、智能语言学习、对话系统等问题 。
#科技日报#突破自然语言处理瓶颈 需大数据与富知识双轮驱动。【编辑:张一凡】
稿源:(科技日报)
【】网址:/a/2019/1031/010news165001.html
标题:#科技日报#突破自然语言处理瓶颈 需大数据与富知识双轮驱动
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