「專著」神經網路徹底改變 NLP 面貌，但遠非終極解決方案

新智元編譯

作為以色列 Bar-Ilan University 計算機科學系的高級講師，Yoav Goldberg 已經專註於 NLP 領域 10 多年了。最近他正式出版了他 309 頁的綜述專著《 NLP 的神經網路方法》 。我們為您摘譯了這本專著開頭的「內容簡介」和全書結尾「面對的挑戰」兩部分。最後附上了全書的目錄，供您參考。

內容簡介

自然語言處理，機器學習，有監督學習，深度學習，神經網路，詞嵌入，循環神經網路，序列到序列模型

神經網路是機器學習模型中一個強大的家族。本書聚焦神經網路模型在自然語言數據上的應用。前半部分（第一部分和第二部分）涵蓋了有監督機器學習和前饋神經網路的基礎知識，使用機器學習處理語言數據的基礎知識，以及基於向量而非符號的表示的使用，同時也包括了計算圖提取，它允許輕鬆定義和訓練任意神經網路，並且是當下神經網路軟體庫設計的基礎。

本書的後半部分（第三部分和第四部分）介紹了更多的專門的神經網路架構，包括 1D 卷積神經網路、循環神經網路、條件生成模型和注意力模型。這些架構和技術是機器翻譯、句法分析和其他許多應用程序背後最先進演算法的推動力。最後，我們還討論了樹形網路、結構化預測和多任務學習的前景。

神經網路方法的引入已經成為 NLP 的變革力量。它促成了從帶有重特徵工程（特別是補償和特徵組工程）的線性模型到進行特徵組學習的多層感知器的轉移（如本書第一部分所述），到像卷積神經網路這樣可以識別可泛化 ngrams 和 gappy-ngrams 的架構的轉移（如第13 章所述），到像 RNN 和雙向 RNN 這樣可以識別任意長度序列中微妙模式和規律的架構的轉移（第14-16 章），以及到可以表示樹的遞歸神經網路的轉移（第18 章）。它們還帶來了基於分布相似性的將詞編碼為向量的方法——這對於半監督學習非常有效（第 10-11 章），以及非馬爾可夫語言建模的方法——它為柔性條件語言生成模型鋪平了道路（第 17 章），並徹底改變了機器翻譯。神經方法也為多任務學習提供了許多機會（第20章）。更重要的是，預神經（pre-neural）結構預測技術可以很容易地適應於基於神經網路的特徵提取器和預測器（第 19 章）。

面對的挑戰

總體來說，這一領域進展迅速，很難預測未來會發生什麼。但在我看來，至少有一件事是很清楚的——神經網路不是自然語言理解和生成的終極解決方案。雖然比前一代基於統計學的 NLP 技術提高了很多，但核心問題仍然存在：語言是零散且模糊的，我們對其工作原理的理解並不夠，而沒有人類的指導，神經網路自身無法學習語言中所有的細微之處。

本書導言中提到的難題在神經技術中同樣一直存在，而第 6 章中提到的對語言概念和來源的熟悉度，也始終和設計良好的語言處理系統一樣重要。引入神經網路技術後，許多自然語言任務的實際表現——即使只是面對指代模糊和邊界模糊這樣低水平且似乎簡單的問題——也遠遠稱不上完美。設計一個針對這樣低水平語言理解任務的學習系統，和引入神經 NLP 方法之前一樣，仍然是一個重要的研究挑戰。

另一個重要挑戰是學習特徵的不透明，以及架構和學習演算法背後缺乏嚴謹的理論支撐。研究神經網路表徵的可解釋性，以及更好地了解各種架構的學習能力和訓練過程，對進一步的發展至關重要。

在撰寫本書時，神經網路本質上仍然是有監督學習方法，並且需要相對大量的標記訓練數據。雖然使用預先訓練的詞嵌入為半監督學習提供了便利的平台，但我們仍處於有效利用未標記數據、減少對注釋樣本依賴的初級階段。請記住，人類通常可以從為數不多的例子中歸納出模式，而神經網路一般需要至少數百個標記樣本，才有可能表現良好，即使在最簡單的語言任務中也是如此。尋找有效的方式來利用少量的標籤數據以及大量未注釋的數據，並且做到跨領域的泛化，可能會導致該領域的另一次轉變。

最後，本書也簡單地談到了，語言並不是孤立的現象。當人們學習、理解和產生語言時，他們以參考現實世界的方式做到這一點，而話語往往基於現實世界的實體或經驗。在環境中學習語言，比如輔以圖像、視頻、機器人移動控制等方式，或是整合成為智能體的一部分，和真實世界互動並完成實際目標，這可能是另一個比較有前景的研究前沿。

全書目錄

文章來源：http://www.morganclaypool.com/doi/pdf/10.2200/S00762ED1V01Y201703HLT037

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