Deep Learning for Natural Language Processing An Intro
作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
深度学习的理论基础、技术框架及最新进展，以及自然语言处理领域的应用前景，对于广大从事自然语言处理研究和开发的同行来说都是一个重要的话题。近几年，随着深度学习技术的不断推陈出新的热潮，自然语言处理（NLP）也备受关注。NLP作为AI的一个主要分支之一，其背后所蕴含的巨大的复杂性和多样性使得它的研究和发展变得十分激烈，特别是在如今新兴的多模态大数据时代。因此，本文将以一个完整的视角对深度学习在NLP中的应用进行系统的介绍，并希望能够给读者提供一个较为全面的认识。
2.为什么要写这篇文章
关于深度学习在NLP中的应用，我想给出的几个原因如下:
- 深度学习和自然语言处理领域的交叉融合。近年来，深度学习技术逐渐成为NLP研究领域的主流方法，两者之间互相促进、相互补充。
- NLP具有丰富的任务需求和挑战。自然语言理解、文本生成、信息检索、机器翻译、文本摘要等诸多任务都需要进行NLP模型的训练。
- 人工智能和自然语言的关系。深度学习技术与自然语言产生密切联系。例如，以Google的BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型为代表的预训练模型以及基于神经网络语言模型的一些语音识别技术都是由于训练数据过于庞大、计算资源限制下才被发明出来的。
- 大量的数据、高效的算力。为了达到可靠的效果，NLP模型通常需要大量的训练数据以及高效的计算机算力支持。这一点可以说是深度学习技术的天赋。
- 国内外的NLP工具及平台。有关NLP的工具和平台日益增多，包括开源库、工具包、平台等。我国目前也有相关的产业集群，但国内的NLP工具还处于起步阶段，很多功能都需要自己手动实现。
综上所述，写这篇文章的原因就是希望能够做到对深度学习在NLP中的应用作出全面、系统、深刻的介绍。并且让读者对NLP领域的最新进展有个全面的认识，更好地运用自己的研究和创造能力。
3.深度学习的历史回顾及发展现状
3.1 统计学习与深度学习的关系
深度学习的提出离不开统计学习(statistical learning)的研究，而统计学习的发展又催生了深度学习。统计学习研究如何利用数据构建模型，以期望从中学习到知识。最早的统计学习模型是逻辑回归模型，其基本假设是输入变量间存在某种相关性，通过极大似然估计的方法，将输入变量映射到输出变量的连续值空间。之后出现的线性回归模型和朴素贝叶斯分类器都是基于概率模型的，这两个模型的思想类似于神经网络。
随着数据量的增加，统计学习方法遇到了两个主要难题。第一个难题是数据的稀疏性问题，即数据维度比较高的时候，实际上有很多特征是没有用的。第二个难题是缺乏全局解释的问题，即许多变量之间的依赖关系仍然是隐蔽的，无法从数据中直接学习到。所以，统计学习方法的发展方向是从数据中自动发现共同的模式和模式的因果关系，从而解决数据稀疏性和缺乏全局解释的问题。
这个时候，深度学习就应运而生了。深度学习的最基本假设是多层感知机(MLP)，即输入向量经过多个非线性变换后得到输出向量。MLP模型的优点在于可以端到端训练，不需要手工设计特征工程；而且可以适用于各种各样的任务，且不局限于某个具体的领域。深度学习的理论基础是梯度下降法，这套优化算法的思想很简单，但是却能够取得非常好的效果。
3.2 深度学习与自然语言处理的关系
深度学习在NLP领域里的应用也有着很大的影响。自然语言处理(natural language processing, NLP)是人类在跟踪、组织、分析和理解自然语言时的能力，也是理解人类言谈的枢纽。当下，深度学习技术正在成为NLP领域的基础工具，它可以提取出有效的信息，并且能够处理大规模数据。
从传统的词袋模型到分布式表示，再到Transformer，深度学习技术已经在NLP领域颠覆了传统的模式。随着数据量的增加，传统的模型容易发生过拟合，这时深度学习的集成学习机制就派上了用场。集成学习是一种统计学习方法，可以组合多个基学习器，用投票或平均的方法获得更好的性能。另外，深度学习还有助于解决之前统计学习模型遇到的两个难题。
3.3 深度学习的发展现状
深度学习的发展情况也是越来越火爆。近年来，大量的研究表明深度学习在图像、语音、文字和视频等多模态领域都有着惊人的表现，甚至有些领域甚至超越了人类的水平。比如，Facebook AI Research的研究团队在视觉领域，在MNIST数据集上训练的CNN网络就已经达到了99%正确率；在自然语言处理领域，用Transformer模型代替RNN模型，在WMT竞赛中击败了传统的RNN模型；在计算机视觉领域，Google的Mask R-CNN模型在PASCAL VOC数据集上实现了单模型在多个任务上的state-of-the-art成绩……
不过，深度学习在各个领域都有着独特的特点，这些特点也会导致深度学习的技术路线图一直在变化中。例如，虽然现有的神经网络模型在图像分类、目标检测、分割等任务上都有着卓越的表现，但它们往往是专门针对某一类任务的，并不能泛化到其他任务。这就要求我们不要局限于某个特定领域，而应该去探寻更一般化的学习方式。
另一方面，在应用上，深度学习技术需要大量的人力物力的投入，这也给企业在各个细分市场都提升了竞争力。虽然有些公司已经开始把注意力放在了深度学习技术上，但由于自身经营和管理不善，还可能面临重重困难。因此，我们还是要加强管理能力，不断打磨自己的业务模式，并用深度学习技术引领未来。
总体上，深度学习技术在NLP领域的应用已经成为今天最重要的技术之一，但还远远不是终点。未来，我们需要继续深入研究深度学习技术的内部机制，进一步拓宽应用范围，并且进一步完善我们的工具和服务，才能真正掌握深度学习在NLP领域的魔力。
4.NLP领域的核心技术及应用
自然语言处理领域的核心技术主要有以下四个：词汇表示、句法分析、语义理解、文本理解。下面我将分别介绍这四个技术。
4.1 词汇表示
4.1.1 概念
词汇表示（word representation）就是把自然语言的词汇转化为向量形式。NLP模型中的向量空间模型（vector space model），就是用来表示词汇和文本的向量形式。
4.1.2 常见词汇表示方法
4.1.2.1 共现矩阵
对于每个词汇，我们可以建立一个矩阵，矩阵的每一行表示词汇在不同文档中出现的频率。例如，我们可以用下面的矩阵表示两个文档的共现矩阵：
| doc1 | doc2 | ... | dock | |
|---|---|---|---|---|
| word1 | count1a | count1b | ... | count1k |
| word2 | count2a | count2b | ... | count2k |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| wordn | countoa | countob | ... | countok |
共现矩阵的优点是直观，但缺乏上下文信息。
4.1.2.2 One-Hot编码
One-Hot编码是指将词汇表中的每个词汇用二进制向量的方式进行编码。举例来说，如果词汇表中有1000个词汇，则我们可以用一个1000维的向量来表示该词汇。如果第i个元素的值为1，则表示该词汇出现，否则表示该词汇不存在。这种编码方式直观，但维度太高，占内存空间。
4.1.2.3 Bag-of-Words编码
Bag-of-Words编码是指将一段文本表示成词袋的形式，即一个向量，向量的每个元素对应于文本中的一个词汇，元素的值表示词汇的出现次数。举例来说，假设有一个文档，其内容是“I like Apple and I hate Tomato”，则Bag-of-Words的向量表示为[2, 1, 1]。此外，Bag-of-Words编码的优点是易于学习，只考虑词汇的统计信息。
4.1.2.4 TF-IDF
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种文本特征值衡量方法。其核心思想是通过统计词汇出现的频率、反映词汇普遍意义的普适性，以及文档与词汇独立性的度量，为每一个词汇提供一个权重。TF-IDF常用于信息检索、文本挖掘、文本分类、文本聚类等领域。
4.1.2.5 Word Embedding
Word Embedding是NLP领域的另一种词汇表示方法。Word Embedding的基本思想是通过神经网络学习词向量，使得词汇之间能在向量空间上具有语义关联。有两种类型的Word Embedding：静态Embedding和动态Embedding。静态Embedding是指训练完成后就固定住的嵌入矩阵，动态Embedding是指每一次训练过程中都更新的嵌入矩阵。Word Embedding的优点是能保留词汇的上下文信息，便于词向量的融合。
4.1.2.6 分布式表示
分布式表示是由Google Brain团队提出的一种词汇表示方法。分布式表示是一种无监督的词嵌入方法，目的是学习词汇与词汇之间的语义关联。在分布式表示中，词汇的向量表示根据上下文信息和结构化的语义信息进行学习。分布式表示可以在不损失准确度的情况下，大幅减少参数数量，并提高处理速度。
4.2 句法分析
4.2.1 概念
句法分析（syntax analysis）是将自然语言的句子分解为词语的过程，并确定它们彼此之间的关系。常见的句法分析方法有：分级句法分析、基于树的语法分析、基于规则的句法分析。
4.2.2 分级句法分析
分级句法分析是指将句子按照不同程度的短语，如名词短语、动词短语等，将其归类到不同的层次上。这样一来，就可以对句子中的语法结构进行建模。分级句法分析的基本思想是把句子划分成不同层次的短语，然后定义每一层级的句法范畴，进而判定各层级短语之间的关系。
举例来说，对于如下句子：
John loves Mary's dog.
分级句法分析结果如下：
- 主谓关系
(John, loves) （动词短语"loves"的主语是名词短语"John"，宾语是名词短语"Mary's dog"）
- 含有关系
((loves, Mary)'s ) （动词短语"loves"的对象是名词短语"Mary's"）
(dog.) （名词短语"dog"是句子的标志词）
- 动宾关系
(loves (John, Mary)) （动词短语"loves"的主语是名词短语"John"，宾语是名词短语"Mary"）
4.2.3 基于树的语法分析
基于树的语法分析是指使用树形结构来描述语言的句法结构，树节点对应着语法单位，边对应着句法关系。常见的基于树的语法分析方法有：左右文法、上下文无关文法、上下文有关文法、正则表达式文法、CYK算法。
左右文法是一种比较简单的基于树的语法分析方法，它直接基于解析树进行分析。解析树的结构由符号和连接组成，树的根节点对应于整个语句，内部节点对应于短语或词语，边对应于句法关系。对于如下的句子：
The quick brown fox jumps over the lazy dog.
左右文法的解析树如下：
┌──NP─────┐
┌──│ ├──DT───┐
S → NP └─PP │ └──VP
│ │ ┌──NP
│ PP VP └──ADJP
┌─►└──ADVP┐ │
│ └──PRP├──VP──►
│ ▲
ADJP → RB PN
┌────────────┘
PRP → 'the'
└──────┘
▲
VP → VBD
│
┌──PP────┐
│ └──RB─────ADVP
VP │ ┌──NP
│ VP │ │ └──QP
VA SBAR NP │ ┌──DT
┌─►└─────┘ │ │ └──NN
DT JJ VBZ │
└──IN
代码解读上下文无关文法是一种基于树的语法分析方法，它是一种对句法结构进行建模的生成模型，模型可以自动将句子中的各个词语依照一定规则分类，并确定其所在的句法结构。上下文无关文法使用的是CFG(context-free grammar)范式，CFG的每个产生式规则都可以看成是一个规则链，在图灵机上运行时，如果从左至右匹配到某个产生式规则，则执行对应的操作。上下文无关文法的优点是简单，但不能涉及到长距离依赖关系。
上下文有关文法是一种基于树的语法分析方法，它认为句子的各个词语之间存在一些自然语言依赖关系，这种依赖关系可以在一定程度上通过上下文进行推测。上下文有关文法使用的是PCFG(Probabilistic context-free grammar)范式，PCFG是对上下文无关文法的扩展，它允许指定某些边的条件概率。上下文有关文法的优点是考虑了长距离依赖关系，但需要对每个词语进行更多的标记。
正则表达式文法是一种基于树的语法分析方法，它使用正则表达式来描述语言的句法结构。正则表达式文法以正则表达式的形式来定义每一种句法结构，通过匹配正则表达式，可以确定句子的各个词语是否符合相应的规则，进而对句法结构进行建模。正则表达式文法的优点是简单，但只能涉及到短距离依赖关系。
CYK算法是一种基于树的语法分析算法，它是一种动态规划算法，可以计算任意给定的句子的语法分数。CYK算法首先构造一个二阶动态规划表，然后利用该表进行搜索，找到最佳的句法分析结果。CYK算法的优点是速度快，但缺乏解析树的可视化特性。
4.3 语义理解
4.3.1 概念
语义理解（semantic understanding）是指将自然语言的文本表示转换为计算机可以理解的符号形式的过程。常见的语义理解方法有：语义角色标注、关系抽取、事件抽取、三元组抽取、情感分析。
4.3.2 语义角色标注
语义角色标注（semantic role labeling，SRL）是一种将自然语言的句子分解为客体、谓词和主题三者之间的关系的过程。语义角色标注通常由两步完成：第一步是确定句子中的所有角色，第二步是确定每一个角色的依存关系。
SRL任务的目标是对一句话中每个动词和它的宾语之间都有什么样的关系，并把它们对应的角色命名出来。动词和宾语在句子中的位置是可以确定的，但其角色的名称却不是。角色的命名通常涉及到很多具体的规则和技巧，如主谓关系、动宾关系等等。
举例来说，对于如下句子：
Michael went to China to study law.
SRL的结果如下：
- Subject: Michael
- Verb: went
- Direct Object: China
- Indirect Object: none
- Adverbial Modifier of verb: none
- Adjective Modifier of noun in direct object: none
- Complement of preposition "to": study
- Predicate complement: law
- Adverbial Modifier of predicate complement: none
4.3.3 关系抽取
关系抽取（relation extraction）是指从自然语言文本中抽取出关系、事件、属性等信息。关系抽取通常包括实体识别、事件抽取、属性抽取、实体链接等环节。
实体识别和关系抽取通常是关系抽取的两个关键步骤。实体识别可以帮助我们识别出文本中的实体，关系抽取则利用实体之间的关系，判断出当前句子的中心事件以及实体间的关系类型。
举例来说，对于如下句子：
The stock market rose sharply on Friday after a strong sell-off.
关系抽取的结果如下：
- Subjunctive conjunction: None
- Noun phrase: Friday
- Verb phrase: rose
- Adjective: strong
- Determiner: None
- Prepositional phrase: after
- Nominal subject: stock market
- Verbal adverb: sharply
- Adverbial modifier of event time: after
- Nominal object: sell-off
4.3.4 事件抽取
事件抽取（event extraction）是指从自然语言文本中抽取出中心事件和与其相关的实体。事件抽取通常包括事件触发词的选择、事件参数的识别、事件结构的建模等环节。
事件抽取的任务是识别出文本中表达事件观念的词，并识别出事件的发生时间、地点和条件。事件参数通常是指事件的参与者、结果、影响、情感等。
举例来说，对于如下句子：
Nobody will ever understand what it means to be happy again.
事件抽取的结果如下：
- Event trigger: nobody
- Action verb: will
- Explicit arguments: ever understand what it means to be happy again