趙 莉

（上海工程技術(shù)大學(xué)電子電氣工程學(xué)院，上海 201620）

0 引言

在人工智能走向2.0的發(fā)展過(guò)程中，數(shù)據(jù)和知識(shí)是兩個(gè)最重要的關(guān)鍵元素[1-3]。處理大數(shù)據(jù)和處理多重知識(shí)，形成了AI發(fā)展的兩類(lèi)核心技術(shù)。自然語(yǔ)言處理的核心驅(qū)動(dòng)力來(lái)自數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng),在文本處理、信息抽取、情感分析、話題推薦、機(jī)器翻譯、專(zhuān)家系統(tǒng)、語(yǔ)音識(shí)別與合成等領(lǐng)域，取得了較好的應(yīng)用成效。

人工智能上升到國(guó)家戰(zhàn)略，正在邁入“創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、應(yīng)用深化、規(guī)范發(fā)展”的新階段。人工智能作為一項(xiàng)戰(zhàn)略性技術(shù)，不僅標(biāo)志著人類(lèi)第三次認(rèn)知革命，還成為世界多國(guó)政府科技投入的聚焦點(diǎn)和產(chǎn)業(yè)政策的發(fā)力點(diǎn)。2017年全國(guó)兩會(huì)，政府工作報(bào)告首次提及人工智能。同年7月，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》由國(guó)務(wù)院印發(fā)，提出人工智能的三個(gè)發(fā)展新方向，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)，語(yǔ)音處理和自然語(yǔ)言處理，拉開(kāi)了我國(guó)人工智能高速發(fā)展的序幕。

然而，自然語(yǔ)言處理的技術(shù)難度高，技術(shù)成熟度較低。NLP是一門(mén)集心理學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、數(shù)學(xué)于一體的科學(xué)。在人工智能所覆蓋的六大核心領(lǐng)域──視覺(jué)、語(yǔ)言、認(rèn)知、機(jī)器人、機(jī)器學(xué)習(xí)、多智能體，自然語(yǔ)言處理技術(shù)被比爾·蓋茨譽(yù)為人工智能皇冠上的“明珠”，其研究是極富挑戰(zhàn)性的。人類(lèi)語(yǔ)言中的一些不規(guī)則現(xiàn)象。因?yàn)檎Z(yǔ)義，即語(yǔ)言所蘊(yùn)含的意義，復(fù)雜度較高，僅靠目前基于大數(shù)據(jù)、并行計(jì)算的深度學(xué)習(xí)，很難達(dá)到人類(lèi)的理解層次。

該課程建設(shè)，提出順應(yīng)潮流，與時(shí)俱進(jìn)，為培養(yǎng)人工智能一流人才，促進(jìn)中國(guó)人工智能生態(tài)建設(shè)服務(wù)。從更新課程內(nèi)容，豐富教學(xué)手段，完善評(píng)價(jià)體系等方面著手，實(shí)施教學(xué)改革，快速、有效地彌補(bǔ)數(shù)字鴻溝，為全面提升人工智能專(zhuān)業(yè)本科生的實(shí)踐能力與科學(xué)素養(yǎng)，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用工程師探索有效途徑。此外，本文對(duì)自然語(yǔ)言處理課程建設(shè)的優(yōu)點(diǎn)、發(fā)展、痛點(diǎn)等工作進(jìn)行了一一探討。

1 自然語(yǔ)言處理課程建設(shè)

1.1 自然語(yǔ)言處理的優(yōu)點(diǎn)

自然語(yǔ)言處理是人工智能領(lǐng)域的一項(xiàng)“知易行難”的底層技術(shù)，一般分為語(yǔ)法、語(yǔ)義、語(yǔ)用三個(gè)層次，被譽(yù)為人工智能皇冠上的明珠[4-6]。數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，利用對(duì)上下文的深刻理解，豐富了原始數(shù)據(jù)的含義。其最顯著的優(yōu)勢(shì)體現(xiàn)在數(shù)據(jù)挖掘和文本分析方面。國(guó)內(nèi)外高校，諸如麻省理工、斯坦福大學(xué)等世界一流大學(xué)，紛紛將其列入本科生與研究生的必修課程。

在世界上已經(jīng)查明的5651種語(yǔ)言中，英語(yǔ)作為主要的媒體，往往具有功能強(qiáng)大、數(shù)量眾多的語(yǔ)料庫(kù)，形成了豐富多彩的生態(tài)圈。目前，已然形成了140多個(gè)百萬(wàn)量級(jí)的語(yǔ)料庫(kù)[7-9]，簡(jiǎn)化了開(kāi)發(fā)的復(fù)雜度。1991年后，以中國(guó)國(guó)家語(yǔ)言文字工作委員會(huì)為首，建立起國(guó)家級(jí)大型漢語(yǔ)語(yǔ)料庫(kù)。相當(dāng)一批大學(xué)和研究機(jī)構(gòu)對(duì)中文語(yǔ)料庫(kù)的建設(shè)做出了重要貢獻(xiàn)。逐漸創(chuàng)造出一套新的理論與方法，形成了語(yǔ)料語(yǔ)言學(xué)新學(xué)科。

1.2 自然語(yǔ)言處理的發(fā)展

基于以上現(xiàn)狀，構(gòu)建符合我國(guó)國(guó)情的自然語(yǔ)言處理課程，為人工智能的后續(xù)課程奠定理論與實(shí)踐基礎(chǔ)。是NLP發(fā)展壯大的基石，它賦予了技術(shù)“智能化”的基因。相比于基礎(chǔ)NLP技術(shù)，例如分詞、詞干提取、詞性標(biāo)注、詞性還原等技術(shù)，高級(jí)NLP技術(shù)奠定了NLP未來(lái)發(fā)展的方向[10]，主要應(yīng)用于以下四個(gè)方面：

1.2.1 機(jī)器翻譯

得益于翻譯需求的增長(zhǎng)，機(jī)器翻譯系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)研究已經(jīng)持續(xù)了半個(gè)世紀(jì)。2013年，我國(guó)提出了偉大“一帶一路”倡議，涉及65個(gè)國(guó)家和地區(qū)，語(yǔ)言種類(lèi)超過(guò)110種，對(duì)多語(yǔ)言翻譯的需求異常巨大。早期的詞法分析是用分詞工具切分單詞，找出詞匯詞素，利用對(duì)齊算法，獲得單詞的詞義。2016年，Google發(fā)布了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯系統(tǒng)，擁有一對(duì)編、解碼器。編碼器負(fù)責(zé)把源語(yǔ)言表示成一個(gè)高維的向量。解碼器負(fù)責(zé)把這個(gè)高維向量再解碼翻譯成目標(biāo)語(yǔ)言。考慮到本校NLP課程的覆蓋范圍涵蓋國(guó)際班和國(guó)內(nèi)班，機(jī)器翻譯具有巨大潛力。

1.2.2 自動(dòng)文本摘要

文本大數(shù)據(jù)是自然語(yǔ)言的主要載體，自動(dòng)文本摘要，是指從原始文檔中，自動(dòng)提取出簡(jiǎn)潔、連貫短文的過(guò)程。如何有效過(guò)濾井噴式信息，凝練出感興趣的內(nèi)容，是自動(dòng)文本摘要的痛點(diǎn)。過(guò)去，利用直接抽取方法生成摘要，準(zhǔn)確率較低。基于深度學(xué)習(xí)的生成式特征提取方式，應(yīng)用注意力機(jī)制，計(jì)算每個(gè)輸入單詞的權(quán)重，已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的抽取式模型，取得了不錯(cuò)的訓(xùn)練效果。該方法的普及，對(duì)學(xué)生動(dòng)手能力的培養(yǎng)，提高語(yǔ)言概括能力，對(duì)大量未知語(yǔ)料進(jìn)行主成分分析，優(yōu)缺點(diǎn)比較等方面，具有不同程度的提升。

1.2.3 情感分析

情感分析是自然語(yǔ)言處理的常見(jiàn)應(yīng)用場(chǎng)景，其核心是情感分類(lèi)算法與模型[10-12]。傳統(tǒng)算法需要建立情感詞典，對(duì)正面評(píng)價(jià)、負(fù)面評(píng)價(jià)、否定詞匯和程度副詞進(jìn)行分類(lèi)，然后劃分情感等級(jí)。然而，語(yǔ)言的發(fā)展與變化對(duì)該方法構(gòu)成了瓶頸。考慮到開(kāi)發(fā)者迫切希望找到未見(jiàn)新詞的需求，主流的NLP方法采用深度學(xué)習(xí)算法[8]，訓(xùn)練―映射―編碼是推動(dòng)人工智能時(shí)代發(fā)展的強(qiáng)大引擎。

1.2.4 多模態(tài)模型

預(yù)訓(xùn)練模型的出現(xiàn)，使自然語(yǔ)言處理由原來(lái)的手工調(diào)參、依靠機(jī)器學(xué)習(xí)專(zhuān)家的階段，進(jìn)入到可以大規(guī)模、可復(fù)制的大工業(yè)實(shí)施階段。早期NLP中，基于預(yù)訓(xùn)練模型+微調(diào)機(jī)制，具備很高的可擴(kuò)展性，展現(xiàn)出很高潛力。而當(dāng)前研究也從單一語(yǔ)言擴(kuò)展到多模態(tài)。總的來(lái)說(shuō)，是從海量大數(shù)據(jù)中學(xué)到蘊(yùn)含在數(shù)據(jù)中的知識(shí)、邏輯，凝練到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上變成一個(gè)“同質(zhì)化”大模型，旨在訓(xùn)練一套算法，為各種通用智能任務(wù)，建立提供服務(wù)的基礎(chǔ)性平臺(tái)。

1.3 自然語(yǔ)言處理的難點(diǎn)

基于上述理由，自然語(yǔ)言處理課程建設(shè)是一項(xiàng)比較復(fù)雜的系統(tǒng)工程。由于數(shù)據(jù)規(guī)模的巨大提升可以彌補(bǔ)數(shù)據(jù)內(nèi)部存在的噪聲，萬(wàn)億級(jí)別的超大模型陸續(xù)涌現(xiàn)。目前，海量數(shù)據(jù)高效標(biāo)注，少量標(biāo)注樣本微調(diào)，數(shù)十個(gè)模式場(chǎng)景準(zhǔn)確識(shí)別成為NLP發(fā)展的共識(shí)。該課程理論教學(xué)內(nèi)容跨度較大，橫貫機(jī)器翻譯、文本摘要、情感分析、模態(tài)識(shí)別等多個(gè)方面。這對(duì)教師的知識(shí)體系的廣度、深度，結(jié)構(gòu)化思維和呈現(xiàn)技巧都提出比較高的要求，是NLP課程建設(shè)的主要障礙。

2 結(jié)語(yǔ)

最后，清晰的課程目標(biāo)，數(shù)字化平臺(tái)和數(shù)字化工具是探索NLP技術(shù)的良好基礎(chǔ)。課程的開(kāi)設(shè)與學(xué)習(xí)，為學(xué)生在求真務(wù)實(shí)中，實(shí)現(xiàn)知識(shí)積累、技能培養(yǎng)、能力提高奠定了扎實(shí)基礎(chǔ)。本文在人工智能專(zhuān)業(yè)本科生中開(kāi)設(shè)，年均授課120人，通過(guò)混合教學(xué)方式，提供了iclass的線上課堂體驗(yàn)?？紤]到本課程建設(shè)尚在起步階段，后續(xù)本項(xiàng)研究將于本地企業(yè)相結(jié)合，為學(xué)生創(chuàng)造更多真實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景與實(shí)習(xí)途徑，為全面提升人工智能專(zhuān)業(yè)本科生的實(shí)踐能力與科學(xué)素養(yǎng)，培養(yǎng)人工智能應(yīng)用工程師探索有效途徑。