自然语言处理与人工智能有着怎样的关系
（文章来源：DeepSci）要想理解自然语言处理，让我们先来看什么是“自然语言”。通常认为，语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的逻辑思维以语言为形式，绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传的。
人类自洪荒时代开始，以语音，记号（文字）为载体的信息记录形式，用于个体或集体交流，知识传承。具备复杂语言能力后，人类加快了社会化的发展和知识积累，以跨越时间和个体的集体智慧登上了生物金字塔的顶端。语言、想象力和“八卦”特征，是使智人超越其他物种以及其他人类的“伊甸园禁果”，为人类开启了新的世界。
自然语言的组成部分有：语音、词汇和语法。语音是语言的物质外壳，是最原始形式的语言。而文字，则是记录语言的书写符号系统。用自然语言与计算机进行通信具有明显的实际意义。人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而不是花大量时间精力去学习各种计算机语言。
从另一个角度，人类希望通过发展NLP来进一步了解人类自身的语言能力和智能机制。实现人机间自然语言通信包括三个步骤：识别、理解、生成。首先是识别，对于计算机来说，这是输入阶段。计算机需要对人类语言（语音）进行识别，语音识别技术是人工智能技术的一大体系。目前语音识别的应用日渐成熟。
比如智能家居，坐在电视机前可以语音遥控想看什么节目。语音识别交互的精准性很重要，比如你想看英剧《神探夏洛克》，可能说成了《神探夏洛特》，那有可能就会被识别成《夏洛特烦恼》。语音识别相对后面两步来说，是目前技术中最成熟的。语音信号对于一种固定的语言来说，单音节的模式类数量相对较少，因此语音识别相对简单，而且已经基本上实现并达到了产品级标准。
难度主要在于后端的基于上下文的语义识别，也就是自然语言理解。当然这个理解的难度对于文本也是一样的，并不一定局限于语音。语音识别？语义识别？傻傻分不清楚。为了更直观地感受语义识别和语音识别的区别，我们可以形象的用人体器官表达。语音技术相当于人的耳朵和嘴巴，负责获取和表达。
语音识别显然就是耳朵的角色。语义技术则相当于人的大脑，负责思考和信息处理。就像你的耳朵非常好使，并不代表你的脑袋聪明。在识别同样的语音后，不同的机器可能会作出不同的反应，这就是机器对于语意理解的区别。类比到人类，比如一个人的能力并不是那么强，并不能代表他的听力有问题，只能说他的处理能力没有那么强，而这往往取决于他的大脑。（责任编辑：fqj）
自然语言处理(NLP)
1.概述1.1问答系统(Questionanswering)基于上下文：输入问题和文本，输出答案；如阅读理解
封闭系统：直接输入问题，输出答案；如聊天机器人
1.2迁移学习(Transferlearning)
定义：先在有大量训练数据的任务上预训练，再迁移至下游任务上继续训练，此时只需少量数据
1.3BERT(BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers)
定义：是一种基于transformerencoder的双向语言表示模型，同时考虑了前向依赖与后向依赖
1.4T5
定义：一种基于transformer的多任务模型
2.迁移学习(TransferLearning)2.1基本概念
迁移学习优点：
减少训练时间
提升预测准确率
可通过少量数据训练
迁移学习要素：
(1)迁移器：Transfer
(2)预训练数据：Pre-traindata
(3)预训练任务：Pre-trainingtask
迁移学习流程：
先在原始数据集上进行预训练，再迁移至具体下游任务上继续训练，进行精调
例如：
一个训练好的模型可迁移至不同下游任务中，只需在下游任务上使用少量数据继续训练
2.2迁移器(Transfer)
分类：
基于特征：Feature-based
基于精调：Fine-Tuning
基于特征：
定义：将预训练模型的隐藏层参数提取出来，用在新模型中
例：
如词嵌入的训练就是一种迁移学习，先通过中心词预测得到词嵌入矩阵，再将其迁移到其他NLP任务中加以使用
基于精调：
定义：直接用预训练模型，或为预训练模型新增一个输出层，使其适应当前任务
例：
通过电影评论训练一个三分类情感分类模型，现在要通过课程评论训练五分类模型
可通过直接使用之前的模型在新数据集上继续训练，并增加新输出层，以实现五分类的要求，
2.3预训练数据(Pre-traindata)
数据与表现:
关系：通常训练数据量越大，模型效果越好
标注数据与未标注数据：
关系：通常标注数据数量较少，未标注数据数量很多
通过无标注数据迁移学习：
方法：先通过无标注数据预训练模型，再迁移至标注数据上继续训练
2.4预训练任务(Pre-traintask)
自监督学习(Self-supervisedtask)：
方法：构建一种模型结构，使其能自行构建训练集与标签进行训练，无需人工标注数据
例如：预测下一个词
3.常见NLP模型及发展3.1CBOW
概述：使用固定大小的窗口选择上下文，来预测中心词
缺点：因窗口大小固定，当窗口过小时可能丢失关键信息，且无法处理长距离依赖关系
3.2ELMo
概述：引入RNN结构，使用了双向LSTM，能通过全部上下文信息来预测中心词
优点：解决了固定窗口带来的问题，能够处理长距离依赖
缺点：没有注意力机制，存在信息丢失与梯度消失问题，无法并行处理数据
3.3GPT概述：GPT基于Transformer的Decoder结构，使用了注意力机制，利用前文信息来预测中心词
优点：使用了注意力机制，能够并行处理输出数据提高效率，解决了信息丢失与梯度消失问题
缺点：只使用前向注意力，只考虑前向依赖而没考虑后向依赖关系
3.4BERT
概述：BERT基于Transformer的Encoder结构，且使用双向注意力，能同时考虑上下文信息
优点：
使用双向注意力，能同时考虑上下文关系
Wordstosentences：不仅能预测下一个单词，还能预测下一个句子
预训练：支持自监督训练，可以使用MLM和NSP两种方法进行预训练
Multi-Mask：随机从句子中选择单词作为中心词让模型预测
NextSetencePrediction：输入一个句子，让模型预测下一个句子
3.5T5
概述：T5使用了Transformer的Encoder和Decoder结构，是一种多任务模型
优点：
Text-to-Text：文本到文本，通过在输入文本中指定任务类型，即可通过一个模型实现不同任务功能
3.6总结
4.BERT4.1基本概念
定义/概述：
全称BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformer，即双向Transformer编码表示模型；
是一个多任务语言表示模型(languagerepresentationmodel)；
主要模型结构是由trasnformer的encoder堆叠而成，主要流程是预训练(pre-training)与精调(fine-tuning)
结构：
由输入层、中间层、输出层构成；中间层与输出层同transformerencoder基本一致
输入层为适应多任务训练而进行了一定改造
特点：
多层双向transformer
位置编码
深度网络结构/大量参数
4.2输入层与输出层
输入层：
输入格式：为使BERT支持多任务，因此输入格式为[标识符]+句子的结构
标识符：
[CLS]：起始符，表示句子的开始
[SEP]：分隔符，分隔两段文本
输入层格式：
词嵌入(TokenEmbneddings)：将各单词转换为对应词向量
段嵌入(SegmentEmbeddings)：表明这个词属于哪个句子；在有多文本输入时用于区分
位置嵌入(PositionEmbeddings)：维护各单词间位置关系，由模型训练出；(与Transformer不同，Transformer中是预先设定好的值)
输出层：
输出格式：对应输入层，会输出对应任务的结果+句子
4.3BERT流程4.3.1预训练(Pre-Training)
定义：可先通过大量语料数据进行无监督的预训练
方法：
掩码语言模型(MLM)：随机选择单词遮掩作为中心词预测，无需人工标注数据；提升模型理解能力
下一句子预测(NLP)：给出上一句，预测下一句，无需人工标注数据；提升模型预测能力
4.3.2精调(Fine-Tuning)
定义：使用预训练好的BERT模型迁移至不同下游任务继续训练，以进行精调
方法：通过改变输入结构，来实现对不同任务的目标
5.T5(Text-To-TextTransferTransformer)5.1基本概念
定义：一种文本到文本模型，将常见的NLP任务全部整合进一个模型中
常见预训练模型结构比较：
(1)Encoder-Decoder：即Seq2Seq常用模型，分成Encoder和Decoder两部分，Encoder可用全部信息，Decoder只能用之前的信息；如Transformer
(2)Languagemodel：只使用Encoder，当前时间步只能看到之前时间步信息；如GPT
(3)PrefixLM：Encoder和Decoder的融合体，部分Encoder只能能看到之前的信息，而部分Decoder能看到全部信息；如UniLM
T5模型结构：
基于Encoder-Decoder结构的深层网络模型，网络规模大，参数量极大
5.2训练方法5.2.1多任务训练策略(Multi-TaskTrainingStrategy)
定义：通过使用不同任务的数据集来训练模型
输入输出格式：任务指令+输入文本
数据选择策略(DataTrainingStrategies)：
因为T5是多任务模型，所以需要使用不同数据集进行训练，可以通过以下策略决定各类数据比例：
(1)等量混合(Equalmixing)：即从不同任务数据集中取等量数据用于训练
(2)等比混合(Examples-proportionalmixing)：根据不同任务数据集大小，等比例取数据用于训练，即数据集越大取的训练数据越多
(3)混合系数混合(Temperaturescaledmixing)：设定一个混合系数T，根据其从不同数据集中选择训练数据
5.2.2预训练+精调
定义：通过先预训练再精调的方式训练模型
精调方法：
逐步解冻法(GradualUnfreezing)：先将所有隐藏层设为不可训练，再从深至浅依次解冻，使其可以训练
调整层法(Adapterlayers)：增加新的输出层，并进行训练
结论：
使用预训练+精调的训练方法效果比使用多任务训练要好
更大的模型、更多的训练数据、更长的训练时间，都对最终效果起正面影响
5.3GLUEBenchmark(通用语言理解评估基准)定义：国际权威数据集，包含了各类NLP问题的数据集，可用来训练和评价模型效果
包含领域：
5.4使用T5实现问答系统
Transformerencoder：
数据示例：
使用T5实现：
(1)加载预训练模型
(2)调整数据格式，使其符合T5的输入格式
(3)在目标任务上精调模型
(4)使用最终模型预测结果
作业代码：https://github.com/Ogmx/Natural-Language-Processing-Specialization
可将代码与数据下载至本地，使用jupyternotebook打开