原创《中文十级难题，AI怎样解读》
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在人工智能领域,“懂语言者得天下”是普遍共识.其中,可帮助人工智能识别人类语言的NLP被誉为“上的明珠”.
当人工智能自然语言处理技术遇到“要你管和不要你管”“掉地上和掉地下”“我一把把把把住了”等中文“绕口令”,“小意思”“意思意思”等多义词,以及“俺们”“中不中”等方言时,该怎样“听懂”这些“中文十级”语句呢？在成都举办的科大讯飞“未来科栈”活动上,记者采访了相关专家.
能分词会断句机器尚在努力
NLP就是让计算机来理解和处理人类自然语言的技术,它和计算机视觉、语音处理的区别在于信息处理的类型.
“计算机视觉主要处理图像,语音技术处理声音,而NLP主要是对文字的理解.”云浮科技的创始人兼CEO张文斌说,在人工智能中,语音识别是“耳朵”,语音合成是“嘴巴”,计算机视觉是“眼睛”,而NLP则负责将抽象的文字符号转化为计算机能理解的语言.
“‘中文十级’的某些语句,人类去理解都有很大难度,何况是计算机！”张文斌说,在口语和书写上,汉字往往没有词与词之间的边界,即便机器能够准确识别文字,但理解其意思也很难.再比如五花八门的地方口音和方言,也是机器正确理解意思的“绊脚石”.“自然语言处理一般从最小的语意单位‘词’开始,即分词算法.这最简单,也最成熟.”张文斌说,NLP的算法分为语法级别分析、句子级别分析等.其中,“分词”就是将字词“切开”,让机器明白哪几个字组成一个词,哪几个词组成一句话,从而理解整句、整段的意思.但是,在“分词”的应用过程中,仍然存在各种各样的问题.
张文斌解释,首先是分词标准不确定、存在歧义,此外还有新词等问题.如“乒乓球,拍卖完了”和“乒乓球拍,卖完了”两种切分都正确,这就要依赖上下文语境进行正确切分.其次,每年都会涌现出网络词汇,像“神马”“不明觉厉”“佛系”等原来不存在的词也需要计算机理解.
听语气判关系AI有新招
如何让机器读懂上下文语境,从而进一步了解整段话的含意？
“我们会尝试利用听人类说话时的停顿信息,作为一种分词算法的辅助.”讯飞翻译业务负责人翟吉博说.
对于AI工程师们来说,更重要的是深层次的算法,如实体识别、属性抽取等.“就是把人名、地名、机构名等实体识别出来后,再抽取实体之间的关系,搞清楚不同实体在句子中的不同属性.”张文斌说,五花八门的算法还有很多.比如：情感分析,分析文本里面蕴藏了什么样的情感,是正面、负面还是中性的；文档摘 要,把长文生成一两百字的简短摘 要；等等.基于这些算法层,又可以做很多NLP的衍生应用,包括自动问答、机器翻译等.
那如何识别方言呢？在科大讯飞的新款翻译机设备中,首次推出方言翻译功能,实现河南话、东北话、粤语等方言互译,或将之翻译成外语.
翟吉博说,针对不同类型的方言,机器采用不同翻译流程———对同属北方方言区的河南话、东北话等,可先翻译成普通话再翻译成外语；对于粤语等南方语言,则建立独立的语料库,直接从粤语到外语进行翻译.“考虑到方言中带有许多地方特色的说法、词汇,像‘雄起’‘中不中’等也可以作为独立的语料,由机器单独学习.”他说,人工智能的优势是在自然语言处理方面能够不断从用户处积累语料,学习新的词汇和表达方式,不断完成自身数据库和语料库的更新.
（责任编校曾向宇）
中文论文参考资料：
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