作者 | 青暮

编辑 | 丛末

2020 年8 月7日-8月9日，在中国深圳，由中国计算机学会（CCF）主办，香港中文大学（深圳）、雷锋网联合承办，鹏城实验室、深圳市人工智能与机器人研究院协办的第五届CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会，在深圳前海华侨城 JW 万豪酒店正式拉开帷幕。

深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow李世鹏担任专场主持人。第一位演讲的嘉宾是北京语言大学信息科学学院院长荀恩东教授。荀恩东教授的研究领域涉及汉语语义计算和语言资料建设，主持开发过国内外最大的在线语料库——BCC 语料库，并在多个领域开展过汉语语义理解落地应用工作。荀恩东教授的演讲主题是《语言智能核心问题——语义理解》。

在演讲中，荀恩东教授表示，随着大数据红利褪去，语义理解已经成为自然语言处理中越来越重要的层面，并且不可避免。他首先讨论了自然语言的两个特点，即歧义和多样性，并指出这两个特点是语言理解的难点所在。然后他提到，语言理解的一般目标，是对自然语言进行结构化。最后，荀恩东教授介绍了一种新型的语义表示方案，即意合图，力求促进自然语言的语义理解。

以下是演讲全文，AI科技评论进行了不改变原意的整理：

今天我分享的话题跟语言智能、语义理解相关，演讲主要内容是：语言智能及其应用类型；语言理解的目标、途径和方法；语义理解中的语义表示和构建。

语言智能及其应用

人工智能发展经历了几个阶段，计算智能、感知智能、认知智能和创造智能。我们在感知智能取得了非常大的进步，感知智能处理的对象是视觉和语音。认知智能处理的主要对象是自然语言，因为语言是认知的工具。

相比视觉和语音，认知智能或语言智能是更有挑战性。因为认知智能处理的对象是自然语言，自然语言非常灵活。在视觉和语音阶段解决的是识别问题，到语言阶段就涉及到理解问题。

语言智能这么难是由自然语言的特点决定的。我们知道自然语言的歧义无处不在，歧义包括语义、词法、语法、语意、语用、语境等方面。

举几个例子，比如说“鲁迅著作”在不同语境里有歧义：是指鲁迅写的文学作品，还是关于鲁迅的某种论述呢？“我们研究所有东西”属于分词歧义，也即语法歧义。“我在汽车上画画”，在语法上没有歧义，但是在语义上有歧义。需要用一般常识告诉我们，人肯定不是在汽车顶上画画，应该是坐在汽车里画画。“有同事孩子考上名校很优秀”，“同事孩子考上名校很开心”，对于谁开心、谁优秀，也属于语义上的歧义。“在冬天能穿多少穿多少，夏天能穿多少穿多少”。这两句的字面意思一样，结合语境就完全不一样了。这就是语言的歧义性。

语言的多样性也是造成语言处理困难的主要方面，包括主题不同、表达不规范等等。我们理解语言往往要调用外部的知识，比如世界知识。让计算机处理语言，面临着知识获取的瓶颈，以及文化习俗的密切影响，文化习俗是动态、约定俗成的，有时候甚至是不讲道理的。

目前语言智能在多个领域有应用，主要是四种类型：分类、生成、抽取和校对。

分类问题：也就是给语言对象打标签，语言对象可以是句子、篇章、文档集，标签可以是二值、多值标签，在不同领域有不同的含义。

生成问题：给定原文本生成另一种文本表达，典型的应用是机器翻译，给定原语言生成目标语言，以及人机对话、自动写作等等。

抽取问题：从研究对象提取想要的答案，有两种情况。1、从原文里直接摘取答案，比如信息检索和机器问答。2、从原文摘取内容并经过加工和处理，以满足某种需求，属于挖掘类问题。比如说给定文档数据集，以生成知识图谱，知识图谱来源于大数据，但是，知识图谱是经过了再加工和再处理，用来满足某种需求。还有文本摘要问题，也是一样。

校对问题：让计算机对给定的处理对象，回答对应信息是否齐全、是否一致、是否准确的问题。这个问题有多个场景应用，比如合同审查、公文审查、稿件校对、知识图谱补全等等。在合同审查时，起草合同一定有必添的事项，比如甲方、乙方、金额、引用的法律条款等等。这些信息是否存在不一致，是否存在缺失，是否存在引用不准确，都是审查的对象。

知识图谱里有一个很重要任务就是知识图谱补全。从文档集生成知识图谱，难免存在数据稀疏的问题，使得构造的图谱信息不够完备，必须通过其他的信息源补全缺失信息。

语言理解是语言智能的主要任务

语言理解是语言智能的主要任务，涉及到语言理解的目标、途径和主要模型。计算机对语言的理解是指什么？实际上，在处理语言时，所谓的理解就是确定了概念与语言单元的映射，以及知道承载概念单元的语言属性，和知晓不同语言单元之间的关系。

语言单元在不同的场景里有不同的表现，有的可能是词和词之间的关系，有的可能是句子和句子之间的关系，或者是段落和段落之间的关系等等。那么我们如何确定表达概念的语言单元、单元属性和单元之间的关系呢？

举两个例子，第一个例子给一个句子，然后给出语义，生成意合图。比如“警方严厉打击经济犯罪”，这句话涉及两个类别的概念：一是事件类概念，二是实体类概念。

如下图所示，圆角矩形是事件，方角矩形就是实体。“打击”和“严厉”是事件，警方和犯罪是实体，这就把实体之间的关系构造出来了。在“打击”和“严厉”下面还有属性，有命题信息和情态信息。

第二个例子是一个知识图谱，如上图所示，其中有四个对象，我们要构建四个对象之间的关系。张三和李四是同学关系，张三毕业于北语，李四毕业于矿大，北语和矿大是邻居关系。

此外还有属性，属性可以作用在单元上，也可以作用在关系上。在单元上，张三的属性是男、年龄28岁。属性也可以作用在边上，比如张三和李四之间的同学关系的属性，是高中，所以他们是高中同学关系。关系的属性，以及控制关系的条件，是知识图谱中非常重要的内容。

语言理解的一般目标，是对自然语言进行结构化。自然语言处理涉及一系列的任务，对象层面涉及句子、篇章和文本集，任务层面涉及分词任务、NER、摘要、信息挖掘、信息抽取等等。

不管针对哪类对象和执行哪种任务，核心的计算过程都是将语言转换成单元和关系上的属性，属性有两类，一是无序标签；二是无序的关键值对。

语言关系在数学上表现为序列关系、集合关系、树的形态和图的形态，复杂的问题是这些形态的组合。所以做语言理解实际上就是把自然语言结构化，这种结构化是计算机可操作的方案，很容易对接落地的需求。

目前语言理解、语言信息处理主要依靠端到端模型。我们利用数据执行任务，从数据构建模型，并从输入直接得到输出，中间过程交给机器学习完成。此外还有组合模型，用到了机器学习和符号运算组合的策略。

端对端的运算有四种模型，做自然语言处理都逃不过这四种模型：1、分类模型。给个对象，打标签；2、序列标注模型。对序列的对象，给予每一个对象安排一个标签，即序列标注；3、信道模型。即编码器解码器模型，把原信息做成某种编码表示，之后做解码和输出；4、相似度计算。这种计算可以是针对词的相似度，也可以是针对有上下文的词的相似度，可以针对短语、句子或篇章。针对端对端的运算，都涉及这四类模型，其他模型都是这四类模型的组合。

组合类的模型解决的问题一定是端到端方案解决不了的，或者是端到端方案解决不好的问题。这类问题要么是复杂问题，要么是想要规避端对端不可解释、不可控缺陷的问题。组合类模型有两类，一类是以符号运算统领全局，可以把复杂的输入、复杂的问题做子问题分解，对每个子问题找到合适方案，再做输出。各个子问题输出之后，通过符号运算做推导，再得到问题的答案。一类以机器学习做统领，把复杂问题化为子问题，不同子问题找到合适方案，再做输出，把输出统一在机器学习网络架构下得到问题的答案。

其中后者是学界正在探索的，就是把人类的结构化知识和可控的信息融入到机器学习的框架里。前者是工程化的解决方案。

语义理解是语言理解的核心

语义理解是语言理解的核心。语言理解可以在多个层面进行，有语法层面、语义层面和语用层面（跨过语法和语义层面）。

当然，随着大数据的红利褪去，我们越来越不能回避语义理解的问题，越往深走这个问题越发凸显。不管是语言问题还是其他问题，比如语音、图像等等，都面临语义理解的问题。

以前行业里都认为，做自然语言处理的语义理解是个大坑。因为脱离了实际场景做语义是不切实际的。

但现在有一种可能，就是在具体场景还不明确的时候做语义分析。一旦分析结果和跟场景需求相结合，就能快速地得到解决方案，这是我们的目标。我们在语义层面进行探索，需要得到一种表示，这种表示可以非常容易地转化成落地的应用。

语义表示是自然语言学界一直在探讨的问题。通常我们用依存图来理解自然语言，但是在实际场景中远远不是这样。目前关于语义理解，AMR比较受学者的追捧。有一些大厂开源了语义分析的引擎，是为了提供得到中间表示的工具，而不是终端解决方案。

不管哪种表示形态，一般的套路就是确定一个概念体系，然后开始标注，之后学模型。但是在实际场景解决问题的时候会面临很大的问题，就是确定的概念体系和标记语料，跟实际场景相差很远，应用成本高。

为了得到更贴近应用的语义表示方案，我们提出了意合图。意合图是什么呢？举个例子，“它圆圆地画了一个圈”，我们怎么理解这句话？

我们从一般语言的角度来提取这句话里最根本的东西，即事件和实体。意合图是针对汉语意合语言的特点来做的。意合图包括事件复合体和实体复合体，如下图所示，圆角矩形是事件复合体，直角矩形是实体复合体。

我们把事件主体找出来，就是“画”这个动词。谁画了什么？然后我们需要找到主体和客体两个实体复合体，找到了“他”和“圈”，这样就把实体和事件之间进行了关联。

如果对所有自然语言做出这样的表达，对于理解语言是有帮助的。但问题是，这种表示的完备性和泛化性如何？另外，这种表示是不是可计算的。

再举几个例子。“虽然你不出门，却知天下事。”事件类有“出门”和“知”，这两个事件具有转折关系。与“出门”和“知”相关的实体是“你”和“天下事”。

“出门”和“知”在词条级做加工和处理，因为这种词条是稳定的。我们可以在大数据将经常搭配的词条和类型找出来，进行匹配。

还有一种意合图是，句子中没有完备的事件实体结构，但是存在自定义的或者是隐性的关系。比如说眼睛，一说到眼睛，我们就知道这是指某个生物的眼睛。眼睛一定有一个主人，从“他哭肿了眼睛”，我们知道眼睛是“他”的。 

这个例子也一样，“我吃饭比他快”，“快”是比较的词语，是比较两个吃的动作，不能说“我吃饭”跟“他”比。这里面的“他”和“我”产生了共享，共享就是指“吃饭”和“他”进行了组合。

那么，怎么构建意合图？下图展示了我们的技术路线。给一个句子，不采用端到端的解决方案做意合图，否则需要标记很多数据。我们的理念是，意合图是不可标的，因为数量太庞大。我们借助块依存结构来做意合图，先做结构，再从结构做语义。

在结构阶段，我们采用了语块依存的做法，针对汉语的特点和实际应用的要求，，构造了超大规模的北语树库。

在语块依存的结构分析基础上，我们利用各类的搭配，比如命题搭配、情态搭配和事理搭配数据，通过符号运算，生成意合图。

在这里，各类搭配数据，是在大数据自动学习得到的，经过前期或后期的人工校对，保证搭配数据的质量。

做结构的时候依靠树库标注，北语这几年发布了几个千万量级的树库，基于分层分阶段建设规划，包括树库1.0（组块语结构），树库2.0（缺省结构还原），树库3.0（句间关系），等等。我们的标注数据基于篇章，规模很大，涉及很多领域。

下图展示了块依存树1.0中组块语结构的例子。我们通过简单的标注操作，得到快依存结构。

下图展示了块依存树2.0中缺省结构还原的例子。在1.0的基础上，我们针对事件类的谓词，标注了具有缺省的依存结构，构造了主、谓、宾、状、补自足的结构，这为下一步生成意合图提供了充分的结构基础。

有了意合图，我们能做很多任务，意合图是一种抽象表达，可以用于对话、推理和生成图谱、写作等等。例如：我们可以在意合图的基础上引入第三方知识，比如知识图谱，做推理；如果大数据中句子都分析成意合图形态，可以做意合图的融合，形成意合图图谱，进一步可以生成知识图谱、事理图谱等；也可以做复述，从抽象的意合图生成句子；可以从意合图中抽取答案，做问答系统，可以从意合图中提取至命题，做蕴含分析等等。

我们团队已经在专利、健康等领域初步应用了意合图，显示了强大的功能，为语义理解研究和开发开辟了新的领域。 雷锋网雷锋网雷锋网