雷锋网 AI 科技评论按：在 EmTech China 峰会上，微软亚洲研究院副院长周明博士围绕自然语言四个方面的进展，结合 MSRA 在自然语言上的一系列研究成果做了介绍，雷锋网 AI 科技评论根据速记整理如下：
人工智能最重要的分支就是自然语言的理解与处理，即语言智能，通过对词、句子、篇章进行分析，对内容里面的人物、时间、地点等进行理解，然后在此基础上，去支持一系列核心技术，比如跨语言的翻译、问答系统、阅读理解、知识图谱等技术，基于这些技术，又可以把它应用到其它应用领域，比如说搜索引擎、客服、金融、新闻等等领域。总之，就是通过对语言的理解，实现人跟电脑的直接交流，从而实现人跟人更加有效地交流。自然语言技术不是一个独立的技术，其受云计算、大数据、机器学习、知识图谱等等各个方面的支撑。
接下来将从四个方面介绍自然语言的进展，即神经机器翻译、聊天机器人、阅读理解及机器创作。
神经机器翻译就是模拟人脑的翻译过程，人在翻译的时候，首先是理解这句话，然后在脑海里形成对这句话的语义表示，最后再把这个语义表示转化到另一种语言。
神经机器翻译有两个模块，一个是编码模块，把输入的源语言变成一个中间的语义表示，用一系列的机器的内部状态来代表，另一个模块是解码模块，根据语义分析的结果，逐词生成目标语言。
神经机器翻译在这几年发展非常迅速，2017 年的研究热度更是一发不可收拾，现在神经机器翻译已经取代了统计机器翻译，成为机器翻译的主流技术。目前有统计数据表明，在一些传统的统计机器翻译难以完成的任务上，神经机器翻译的性能远远超过了统计机器翻译，而且跟人的标准答案非常接近，甚至说是相仿的水平。围绕着神经机器翻译，研究者们已做了很多的工作，比如如何提升训练的效率，如何提升编码和解码的能力。还有一个重要的研究问题就是数据问题，神经机器翻译依赖于双语对照的大规模的数据集来训练，端到端地训练神经网络参数，这涉及很多语音段和很多的垂直领域，但我们实际上并没有那么多的数据，我们只有小量的双语数据和大量的单语数据。
所以，我们就提出了半监督的联合垂直模型，已知一个双语推导语料，分别对之训练，从而达到中英翻译系统与英中翻译系统的相互促进，比如拿中英翻译系统去翻中文的语料，形成很多伪的中英对照语料，然后把这个语料去加到英中翻译里面去。同样，用英中翻译系统去翻译大量的英文语料，然后把这个语料加到中英翻译里面，这样经过多次迭代之后，翻译水平大幅度提升。
微软现在已经全面采用神经机器翻译，最近还跟华为的 Mate10 手机合作，得到了神经机器翻译类似于在云上的效果。
第二个话题是聊天机器人。聊天机器人就是人和机器对聊，在聊天的时候机器要理解人的意图，产生比较符合人的想法，以及符合当前上下文的回复，再根据人与机器各自的回复将话题进行下去。微软小冰就是这样的一个聊天机器人。基于当前的输入信息，再加上对话的情感，以及用户的画像，经过一个类似于神经机器翻译的解码模型生成回复，可以达到上下文相关、领域相关、话题有关，而且是针对用户特点的个性化的回复。
这样的技术已经应用到微软的很多产品里，比如会 5 种语言、拥有 1 亿以上用户的微软小冰、可以进行自然人机交互的 Cortana、可以在敦煌回答游客问题的敦煌小冰。
下一个话题是阅读理解，阅读理解就是让电脑看一遍文章，针对这些文章问一些问题，看电脑能不能回答出来。斯坦福大学曾做过一个比较有名的实验，就是使用维基百科的文章提出 5 个问题，由人把答案做出来，然后把数据分成训练集和测试集，训练集是公开的，用来训练阅读理解系统，而测试集不公开，个人把训练结果上传给斯坦福，斯坦福在其云端运行，再把结果报在网站上，这也避免了一些人对测试集做手脚。阅读理解技术，自 2016 年 9 月前后发布，就引起了很多研究单位的关注，大概有二三十家单位都在做这样的研究，一开始的水平都不是很高，以 100 分为例，人的水平是 82.3 左右，机器的水平只有 74 分，相差甚远，后来通过类似于开源社区模式的不断改进，它的性能就得以逐步地提高了。
最近在阅读理解领域出现的一个备受关注的问题，就是如何才能做到超越人的标注水平。现在微软、阿里巴巴、科大讯飞和哈工大的系统，都超越了人工的标注水平，这标志着阅读理解技术进入了一个新的阶段。这几个系统都来自中国，也体现中国在自然语言处理的进步。
一个阅读理解的框架首先要得到每个词的语义表示，再得到每个句子的语义表示，这可以用循环神经网络 RNN 来实现，然后用特定路径来找出潜在答案，基于这个答案再筛选出最优的答案，最后确定这个答案的边界。在做阅读理解的时候，是用到了外部的知识，可以用大规模的语料来训练外部的知识，通过外部知识训练的 RNN 模型，加入到原来端到端的训练结果中，以此来大幅度地提高阅读理解的能力。
最后介绍机器创作，机器可以做很多理性的东西，那么它可以做一些创造性的东西吗？10 年以前，我们就开始做微软对联，在此基础上，创作绝句、律诗、唐诗宋词等等，现在进行写歌谱曲。在微软对联里，用户输入上联，系统就可以对出下联，也可以给出横批；在字谜游戏里，用户给出谜面，让系统猜出字；或系统给出谜面让用户猜出字。
我们的编码解码技术已经成功用于神经网络机器翻译、小冰机器人和词曲创作中。中央电视台《机智过人》节目就曾播过我们的小冰与人类选手进行词曲创作比拼的环节，结果是小冰险胜人类。这件事说明如果有大数据，那么机器学习或者深度学习就可以模拟人类的创造智能，创造出一些作品来，也可以与专家合作，帮助专家产生更好的想法，然后两者配合，产生出美妙的音乐。
这个在以前是难以想象的，做自然语言的人从来没有想到自然语言还可以延伸到音乐上去，其实音乐也是一种语言，自然语言的所有技术就可以应用到音乐上去，这需要大家的想象力。
今天我快速介绍了自然语言处理在神经机器翻译、阅读理解、聊天机器人以及机器创作领域的进展。随着未来大数据、云计算和深度学习的发展，模型还会进一步地提升，再加上合适的场景，技术就可以落地，就可以服务于成千上万的用户。可以预料，随着自然语言处理技术的提高与普及，它将会与其他的人工智能技术一起提升人类的生活水平。
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刘洁