NLP 发展挑战与机遇并存，五位专家带你一起了解 NLP 最新实践 | AICon

作者 | 李忠良

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

它常常有以下几步骤，接收自然语言，转译自然语言，分析自然语言并输出结果。

我们用的 Siri、天猫精灵等就是最常见的 NLP 技术实践应用，它可以根据我们的输入语言，自行地输出结果。

这些年 NLP 技术在搜索、推荐、信息流、互联网金融、社交网络等领域不断发展壮大。

但是 NLP 的挑战性也非常大，我们都了解计算机的基础语言是数百万个 1 和 0 的集合，即“是”和“否”的二进制组合。

但是计算机不会像人类那样在语境中思考，它们只会从逻辑上进行思考。

当你对支持 AI 的计算机说话时，这台机器必须以某种方式理解和解释你所说的内容，计算出一个适当的响应，并将该响应转换为人类（或自然）语言，而这一切仅在几毫秒之内就能完成。

这其中最大的的挑战是自然语言的复杂性极高。语言种类繁多，口语化表达千变万化等都为自然语言处理带来了很大的困难。

清华大学的孙茂松就曾分享过目前 NLP 的三大挑战，他认为：“首先是形式化知识系统存在明显构成缺失，例如现有的知识图谱大而不强，虽然规模大，但是实体间关系浅，缺少关于动作的三元组、事件间的逻辑关系；其次是深层结构化语义分析存在明显性能不足；最后是跨模态语言理解存在明显融通局限”。

挑战虽然巨大，但是发展也是相当地迅猛，谷歌、微软、字节跳动、百度、华为、科大讯飞等大厂在这方面的实践也是越来越多。

为了带你了解更多 NLP 技术应用实践，9 月 17-18 日，AICon 全球机器学习与人工智能大会（北京站）2021 设置了【NLP 技术与应用】专题，度小满技术委员会执行主席杨青担任专题出品人，我们一起邀请了业界五位 NLP 专家，为你分享 NLP 在各大厂的实践，希望对你有所启发。

目前专题内的五位讲师嘉宾已全部上线官网。

除本专题外，还有人工智能前沿技术、通用机器学习技术、计算机视觉实践、智能金融技术与业务结合、推荐广告技术与实践、AI 工程师团队建设与管理、认知智能的前沿探索、AI 与产业互联网结合、大数据计算和分析、大规模机器学习算法及应用、智能语音前沿技术应用、大规模预训练模型进展、自动驾驶技术等，共 14 个专题。

更多精彩议题敬请期待！

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