NLP专栏已经发了相当数目的文章，从基础的机器学习到最新的预训练语言模型；从简单的文本分类到复杂的信息抽取、聊天机器人。今天我们做一个回顾和总结，聊聊我们从事的自然语言处理研究或者工作，究竟是怎么一回事，介绍一下自然语言处理的各大研究方向及其特点。
所谓自然语言处理，即NLP，就是通过用计算机来处理人类的语言、文字，从而可以代替人类做一些文书类的工作，例如咨询、售后、海量数据处理以及公文阅读与处理等。基于此，NLP领域延伸处理种类繁多的任务，这里我总结了文本向量化、序列标注任务、文本分类、信息提取、以及复杂应用场景五大类NLP任务，做一个介绍。
作者&编辑 | 小Dream哥
1 文本向量化
文本的向量化可谓是NLP进入深度学习时代的标志。所谓文本的向量化（embedding），就是将文本用一定维度的向量来表示，也可以理解为文本的数值化。通过embedding，文本的语义、句法等特征得以表征，便于下游模型的处理。
例如，“人/如果/没有/梦想/，/跟/咸鱼/还有/什么/差别”，向机器学习模型直接输入字符串显然是不明智的，不便于模型进行计算和文本之间的比较。那么，我们需要一种方式来表示一个文本，这种文本表示方式要能够便于进行文本之间的比较，计算等。最容易想到的，就是对文本进行向量化的表示。例如，根据语料库的分词结果，建立一个词典，每个词用一个向量来表示，这样就可以将文本向量化了。
词的向量化，最早尝试是词袋模型，后来证明，词袋模型无法表征词序特征，并且会带来维度灾难；Yoshua Bengio在2003年《A Neural Probabilistic Language Model》一文中提出了一种神经网络的方法，用于语言模型的计算，词向量作为副产品后来却引起了业界的关注。2008年Collobert和Weston展示了第一个能有效利用预训练词嵌入的研究工作，他们提出的神经网络架构，构成了当前很多方法的基础。这一项研究工作还率先将词嵌入作为 NLP 任务的高效工具。不过词嵌入真正走向NLP主流还是Mikolov 等人在 2013 年做出的研究《Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality》。Mikolov 等研究者在这篇论文中提出了连续词袋模型CBOW和 Skip-Gram 模型，通过引入负采样等可行性的措施，这两种方法都能学习高质量的词向量。基于此，ELMO提出了一种相同词能够根据语境生成不同词向量的模型。高质量的词向量的获得，结合LSTM、CNN等神经网络抽取器，使得NER，文本分类以及信息抽取等任务获得了长足的进步。
此外，基于词向量的思想，从2018年开始，NLP中预训练模型开始流行，BERT、GPT、ALBERT以及XLNET等模型不断刷榜。
2 序列标注任务
序列标注任务是NLP里非常基础和重要的任务，例如分词、NER等都属于序列标注任务，包括一些预测span的阅读理解任务也可归于此列。
分词通常是中文自然语言处理的第一步（随着深度学习模型表征能力越来越强，慢慢证明，分词未必是必要的）；NER是非常重要和基础的信息抽取任务，在非常多的场景中都需要用到，例如聊天机器人中的槽位抽取、文本结构化过程中的实体抽取等等。
早期的序列标注任务，例如分词，NER等主要是用HMM、CRF等机器学习模型；随着深度学习的兴起，LSTM+CRF变成序列标注任务的主流方法；当然，因为LSTM的若干缺点，不少NLP的从业者坚持使用CNN，因而基于膨胀卷积的序列标注模型得以提出。随着transformer的提出，利用BERT等预训练模型做NER这类任务开始变得流行，特别是抽取一些相对较长和复杂的实体，例如地址等。需要特别提出的是，有些情况下，正则匹配也是实体抽取的一种有效手段，可作为补充，例如时间实体等。
3 文本分类
文本分类是一个不难理解的概念，即通过计算机对输入文本进行分类，例如判断“你真是个帅哥啊”这句话是褒义还是贬义。文本分类的应用场景很多，例如情感分类、机器人中的意图识别等。
听上去，分类问题似乎是个不难解决的问题，实际上文本分类有它的难度。当类别非常多或者类别与类别之间差异很小时，文本分类就开始变得困难；再者，有时需要考虑额外特征才能分类正确，例如常常需要根据说话者语气，才能判断“你真是个帅哥啊”这句话是讽刺还是真心的赞美。
早期有一些基于传统机器学习的文本分类，例如基于某种词语特征的的贝叶斯模型，SVM分类器等。
随着深度学习的发展，LSTM+softmax/CNN+softmax模型变成了一种非常流行的文本分类架构，基于此Fasttext、textCNN等便捷高效的开源文本分类工具也开始流行。此外，结合Attention等技巧与概念能够一定程度的提高模型的效果。
文本分类还有另外一种模式，即通过将文本向量化，再通过聚类获得类别，NLTK等开源NLP工具都有便捷的Doc2vec API。如果觉得效果不好，可以试试BERT的【CLS】向量。此外，还可以增加TF-IDF模块，构建更有表达能力的DocVec。
4 信息提取任务
信息提取(IE)的目标是将文本信息转化为结构化信息，起初用于定位自然语言文档中的特定信息。广泛的看，信息提取其实是一个非常宽泛的概念，从文本提出感兴趣的内容就可以称为信息提取。在NLP中常常用实体抽取、关系抽取以及事件抽取等手段进行信息抽取。
实体抽取是序列标记问题，上面已经介绍过，关系抽取以及事件抽取则通常转化为分类的任务。关系抽取常常需要先确认subject以及object。所以，关系抽取任务常常伴随着实体抽取的要求。
早期，信息提取多使用正则和传统的机器学习方法。随着深度学习的快速发展，信息提取技术也开始迅速发展。实体抽取与关系抽取从Pipline的方式进化到end-to-end的方式。使用的特征抽取器也逐步进化，从LSTM/CNN到transformer。需要特别提出的是，BERT在信息抽取方面表现出色，基于BERT和阅读理解任务来做信息抽取，是一种非常别致的方式。
5 场景任务
此外，NLP还有一些复杂的应用场景，他们可能是多种NLP技术的应用和综合，例如聊天机器人、知识图谱、文本搜索以及文本推荐系统等。
搜索是NLP技术最早得到大规模应用的技术，例如百度搜索、知乎话题搜索以及各大互联网公司的query搜索技术，都涉及到语义匹配或文本分类技术。此外，大型的搜索引擎，知识图谱的搭建是必须的。
推荐系统在一定层面来说是跟搜索场景相反的。搜索是基于用户的意图，在文本库中寻找匹配项；推荐则相反，通常基于积累的用户信息，给用户推荐可能感兴趣的内容。推荐系统常常涉及用户画像、标签定义等过程，需要一定程度的依赖NLP技术。
聊天机器人是目前NLP技术应用最多的场景，基于NLP技术构建一个能够替代客服、销售、办公文员是这一任务的终极目标。目前，聊天机器人已经以各种形态出现在人们面前，有站在银行门口迎接顾客的迎宾机器人，有放在卧室床头的智能音箱，有呆在各个APP首页的助手机器人等等。在聊天机器人中，运用了文本分类、语义匹配、对话管理、实体识别等大量的NLP技术。要做好是一件难度大、超复杂的任务。
知识图谱是AI时代一个非常重要基础设施，大规模结构化的知识网络的搭建，能够重塑很多的智能场景。
6 培养计划
目前，NLP不仅是一个发展迅速的学科，业界的需求也比较大。不少人想要学习，却没有门道，浪费了大量时间。为此，我们推出了《系统性入门自然语言处理》这样一个培养计划，旨在帮助想要入门自然语言处理的同学，少走弯路，少趟坑，节约宝贵的时间。
计划由小Dream哥全面负责，小群交流以及专门答疑，包括深度学习与神经网络、自然语言处理的基本任务、自然语言处理预训练模型、聊天机器人以及知识图谱5大部分的内容，20个实战的项目，帮助感兴趣的同学打下扎实的基础。
目前在网易云课堂更新的部分内容让如下：
