自然语言理解-从规则到深度学习

摘要：自然语言理解是人工智能的核心难题之一，也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。之前写过一篇文章自然语言理解，介绍了当时NLU的系统方案，感兴趣的可以再翻一番，里面介绍过的一些内容不再赘述。本文详细讨论了自然语言理解的难点，并进一步针对自然语言理解的两个核心问题，详细介绍了规则方法和深度学习的应用。

引言

自然语言理解是人工智能的核心难题之一，也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。维基百科有如下描述[1]：

Natural language understanding (NLU) is a subtopic of natural language processing in artificial intelligence thatdeals with machine reading comprehension. NLU is considered an AI-hard problem.

对于AI-hard的解释如下：

In the field of artificial intelligence, the most difficult problems are informally known as AI-complete or AI-hard,implying that the difficulty of these computational problems is equivalent to that of solving the central artificial intelligence problem—making computers as intelligent as people, or strong AI.

简言之，什么时候自然语言能被机器很好的理解了，strong AI也就实现了~~

之前写过一篇文章自然语言理解，介绍了当时NLU的系统实现方案，感兴趣的可以再翻一番，里面介绍过的一些内容不再赘述。那篇文章写于2015年底，过去一年多，技术进展非常快，我们的算法也进行了大量升级，核心模块全部升级到深度学习方案。本文主要结合NUI平台中自然语言理解的具体实现，详细的、系统的介绍意图分类和属性抽取两个核心算法。如下图所示，第一个框中是意图分类，第二个框中是属性抽取。

对于整个NUI平台的介绍可以参考孙健/千诀写的从“连接”到“交互”—阿里巴巴智能对话交互实践及思考。

自然语言理解的难点

为什么自然语言理解很难？本质原因是语言本身的复杂性。自然语言尤其是智能语音交互中的自然语言，有如下的5个难点：

1. 语言的多样性

一方面，自然语言不完全是有规律的，有一定规律，也有很多例外；另一方面，自然语言是可以组合的，字到词，词到短语，短语到从句、句子，句子到篇章，这种组合性使得语言可以表达复杂的意思。以上两方面共同导致了语言的多样性，即同一个意思可以有多种不同的表达方式，比如：

• 我要听大王叫我来巡山

• 给我播大王叫我来巡山

• 我想听歌大王叫我来巡山

• 放首大王叫我来巡山

• 给唱一首大王叫我来巡山

• 放音乐大王叫我来巡山

• 放首歌大王叫我来巡山

• 给大爷来首大王叫我来巡山
  
  

2. 语言的歧义性

在缺少语境约束的情况下，语言有很大的歧义性，比如：

• 我要去拉萨

• 火车票？

• 飞机票？

• 音乐？

• 还是查找景点？

3. 语言的鲁棒性

语言在输入的过程中，尤其是通过语音识别转录过来的文本，会存在多字、少字、错字、噪音等等问题，比如：

• 错字 
  

• 大王叫我来新山

• 多字 
  

• 大王叫让我来巡山

• 少字 
  

• 大王叫我巡山

• 别称 
  

• 熊大熊二（指熊出没）

• 不连贯 
  

• 我要看那个恩花千骨

• 噪音 
  

• 全家只有大王叫我去巡山咯

4. 语言的知识依赖

语言是对世界的符号化描述，语言天然连接着世界知识，比如：

• 大鸭梨 
  

• 除了表示水果，还可以表示餐厅名

• 七天 
  

• 除了表示时间，还可以表示酒店名

• 总参 
  

• 除了表示总参谋部，还可以表示餐厅名

• 天气预报 
  

• 还是一首歌名

• 晚安
  

• 这也是一首歌名

5. 语言的上下文

上下文的概念包括很多内容，比如：

• 对话上下文

• 设备上下文

• 应用上下文

• 用户画像

• ...

U：买张火车票
A：请问你要去哪里？
U：宁夏  

这里的宁夏是指地理上的宁夏自治区

U：来首歌听

A：请问你想听什么歌？
U：宁夏  

这里的宁夏是指歌曲宁夏

意图分类的实现方法

意图分类是一种文本分类。主要的方法有：

• 基于规则（rule-based）

• CFG

• JSGF

• ……

• 传统机器学习方法

• SVM

• ME

• ……

• 深度学习方法

• CNN

• RNN/LSTM

• ……

3.1 基于规则的方法

这里重点介绍基于CFG的方法[2]，该方法最早出现于CMU Phoenix System中，以下是一个飞机票领域的示例：

按照上面的文法，对于“从北京去杭州的飞机票”，可以展成如下的树：

3.2 基于传统统计的方法

我们在第一版的系统中，采用的基于SVM的方法，在特征工程上做了很多工作。第二版中切换到深度学习模型后，效果有很大提升，此处略过，直接介绍深度学习方法。

3.3 基于深度学习的方法

深度学习有两种典型的网络结构：

• CNN（卷积神经网络）

• RNN（循环神经网络）

基于这两种基本的网络结构，又可以衍生出多种变形。我们实验了以下几种典型的网络结构：

• CNN [3]

• LSTM [4]

• RCNN [5]

• C-LSTM [6]

从实验结果来看，简单的CNN的效果最好，其网络结构如下：

单纯的CNN分类效果无法超越复杂特征工程的SVM分类器，尤其是在像音乐、视频等大量依赖世界知识的领域中。比如怎么把如下的世界知识融入到网络中去：

这背后更大的背景是，深度学习在取得巨大成功后，慢慢开始显露出瓶颈，比如如何表示知识、存储知识，如何推理等。其中一个探索方向就是试图把联结主义和符号主义进行融合。纯粹的基于联结主义的神经网络的输入是distributedrepresentation，把基于符号主义的symbolic representation融合到网络中，可以大大提高效果，比如：

转自：云栖社区