《TensorFlow自然语言处理》—1.2　自然语言处理的任务

1.2　自然语言处理的任务

在现实世界中，NLP有很多实际的应用。一个好的NLP系统可以执行许多NLP任务。当你在Google上搜索今天的天气或使用谷歌翻译将“how are you？”翻译成法语时，你依赖NLP中的此类任务的一个子集。这里列出一些最普遍的任务，本书涵盖这些任务中的大部分：

分词：该任务将文本语料库分隔成原子单元（例如，单词）。虽然看似微不足道，但是分词是一项重要任务。例如，在日语中，词语不以空格或标点符号分隔。

词义消歧（WSD）：WSD是识别单词正确含义的任务。例如，在句子“The dog barked

at the mailman”和“Tree bark is sometimes used as a medicine”中，单词bark有两种不同的含义。WSD对于诸如问答之类的任务至关重要。

命名实体识别（NER）：NER尝试从给定的文本主体或文本语料库中提取实体（例如，人物、位置和组织）。例如，句子“John gave Mary two apples at school on Monday”将转换为[John]name gave [Mary]name [two]number apples at [school]organization on [Monday.]time。NER在诸如信息检索和知识表示等领域不可或缺。

词性（PoS）标记：PoS标记是将单词分配到各自对应词性的任务。它既可以是名词、动词、形容词、副词、介词等基本词、也可以是专有名词、普通名词、短语动词、动词等。

句子/概要分类：句子或概要（例如，电影评论）分类有许多应用场景，例如垃圾邮件检测、新闻文章分类（例如，政治、科技和运动）和产品评论评级（即正向或负向）。我们可以用标记数据（即人工对评论标上正面或负面的标签）训练一个分类模型来实现这项任务。?

语言生成：在语言生成中，我们使用文本语料库（包含大量文本文档）来训练学习模型（例如，神经网络），以预测后面的新文本。例如，可以通过使用现有的科幻故事训练语言生成模型，来输出一个全新的科幻故事。

问答（QA）：QA技术具有很高的商业价值，这些技术是聊天机器人和VA（例如，Google Assistant和Apple Siri）的基础。许多公司已经采用聊天机器人来提供客户支持。聊天机器人可用于回答和解决客户的直接问题（例如，更改客户的每月学习计划），这些任务无须人工干预即可解决。QA涉及NLP的许多其他方面，例如信息检索和知识表示。结果，所有这些任务都使得开发QA系统变得非常困难。

机器翻译（MT）：MT是将句子/短语从源语言（例如，德语）转换为目标语言（例如，英语）的任务。这是一项非常具有挑战性的任务，因为不同的语言具有不同的形态结构，这意味着它不是一对一的转换。此外，语言之间的单词到单词关系可以是一对多、一对一、多对一或多对多，这在MT文献中被称为单词对齐问题。

最后，为了开发一个可以帮助人们完成日常任务的系统（例如，VA或聊天机器人），许多这些任务需要合并执行。正如在前面的例子中看到的那样，当用户问：“你能告诉我附近有不错的意大利餐馆吗？”需要完成几个不同的NLP任务，比如语音转换到文本、语义和情感分析、问答和机器翻译。在图1.1中，我们对不同的NLP任务进行层级分类，将它们分为不同的类型。首先有两大类：分析（分析现有文本）和生成（生成新文本）任务。然后将分析分为三个不同的类别：句法（基于语言结构的任务）、语义（基于意义的任务）和实用（难以解决的公开问题）：

图1.1　流行NLP任务在更广泛意义下的层级分类

了解了NLP中的各种任务后，让我们继续了解如何借助机器解决这些任务。

自然语言处理 TensorFlow

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