各位同学
大家好
我们今天在微软亚洲研究院
我们很荣幸的请到了微软亚洲研究院的常务
副院长周明博士来为大家聊一聊自然语言处理的话题
那么周博士你好
你好陈老师
首先我们能不能向同学们介绍一下什么是自然语言处理
它主要包括了我们熟悉了哪些方面的内容
好
同学们
大家好
自然语言处理
是一门研究自然语言理解的技术
它对输入的句子或者文本进行理解
抽取出主要的信息
包括谁在什么时候做了什么事情
具体包括像信息检索技术
信息抽取技术
句法分析技术
语义分析技术
以及在此基础上的像机器翻译技术和问答技术
等等
包括微软
现在在做的小冰聊天机器人和小娜语音助手
也都是自然语言处理的一个应用
我看有前一段的新闻说您领导的恰恰就是自然
语言处理研究的团队
您的研究团队在最近在自然语言处理方面取得
了重大的突破
您能为我们同学介绍一下吗
好
谢谢陈老师的问题
自然语言处理最近引起了很多关注
我们的团队在这里也是厚积薄发
经过过去近20年的努力
在自然语言的核心技术以及重要的应用上都
取得了很好的进展
我这里就很高兴地向大家介绍两个重要的成果
第一个就是阅读理解
阅读理解的大家
顾名思义就是给一篇文章
让电脑阅读之后我们对电脑问一些问题
看看电脑能不能回答这个问题
如果能回答上来
就是说明电脑有一定的智能
那么在世界上最著名的阅读理解比赛
也就是斯坦福大学组织的话的比赛中
我们的团队获得了第一名
也是第一次超越了人的平均水平
这是第一个成果
第二个成果就是我们最近在中英新闻领域的翻译中
经过很多年的努力
加上微软公司各个团队的配合
大家一起努力
最近也取得了一些突破
那么在新闻领域的翻译
我们也是首次超越了人的平均水平
这两个成果我认为最代表目前自然语言发展进展
就是说一个是阅读理解给他人工智能一篇文章
他能够读懂是什么意思
那么为了验证它读懂
我们可以给他一些问题
其实就跟语文考试一样
然后他归纳出中心思想
或者说问他一些细节
他能回答上来
然后另外一个就是机器翻译
可以对
主要是对一些新闻领域的的题材进行翻译
这些成果跟具体的语言的种类有关系了
是这样的
由于目前都是用基于深度学习的技术
那么跟语言的具体的特征关系不是那么密切
换句话说
只要我们有充分的数据
尤其是带有标注的数据
那么具体来讲
比如说对问答来讲问题是什么
答案是什么
这样成对的数据
如果有大规模的数据的
我们的系统可以自动的进行训练
那么你对中文训练好的模型
你用同样的方法
针对英文的数据重新进行训练的
也能处理好英文的问答问题
对
这样的话
实际上您解决的问题是一个底层的基础技术
那么将来可以把这些基础技术用在各种语言的
理解
翻译方面问答等等
好
那就相当了不起
然后再次祝贺你了
然后我们说我们在日常生活当中
我们大家接触到的自然语言处理通常有比如说
语音识别
这个是大家很熟悉的
然后第二还有其实我们每天用的
windows10系统里边有语音助手小娜
还有我们在微信公众号里头很活跃的微软小冰
那么它都拥有现在小冰
可能也可以说是一个网红了是吧
那么您能不能
为我们介绍一下小娜和小冰他们之间定位和
他们的各自的分工有什么不同的
谢谢您的问题
其实小冰更多的像一个人类的情感助手
它是你的一个好朋友闺蜜
然后跟你聊天
你有任何问题跟跟他进行畅谈
他会给你耐心的解答或者安慰你
他不是说非要完成某一个具体的任务
与之相对应的话
微软的小娜就更像一个你的小秘书
然后你有什么事情安排给他做
他就会以最快的时间把它做完
比如说请给我订一杯咖啡
先给我送一束花给某位同事或女士
然后给我订个车
给我订火车票等等
小娜理解了你的这些问题之后
它就会快速的执行
把问题完成
所以这两个加起来恰好能够综合来体现一个
就是自然语言理解的综合水平
比如说小冰是面向情感与多一些
小娜更多的是面向执行任务多一些
其实也挺有意思的
就是小娜和小冰都是定位在女性的角色
这咱们有什么考虑吗
这个是有一点偶然的
因为这涉及到语音识别和语音合成的一些技术
我们在我们在语音合成和语音识别上
我们女性的声音训练模板会更多一些
数据可能更多一些
所以目前还是用的女性的声音多一些
其实我们也有很多训练的语料适用于男性的
将来我们也可以提供男性的声音
这个其实主要是在您的研发的过程当中是考虑
到语音合成的问题上
对语音合成和识别都是有区别的
都是有考虑的
对
但是我们其实跟您刚才说的一样
他们的定位一个是属于叫做情感的陪护
然后还有是一个数字助理
就是你的工作的助手
那么实际上我觉得女性在这两方面其实都挺有优势的
是吧
情感比较细腻
女性的情感都很没错
然后在助理方面女性也很细心
他能够给你考虑到非常的周到不错
所以可能这个也是一种考量
偶然当中的必然考虑
但是比如说聊天的时候
我们也有的同事或者我们的朋友也喜欢跟男性
的朋友聊
所以我们也有相应的男生来提供这样的一些
语音合成的结果
只不过现在还目前没有公开
将来也有这样的计划应该是没有问题
好我们广大的女同学就可以有更多的聊天选择了
那么像小娜和小冰他们在底层的处理的实现
技术上面有什么共同点是一样的
技术是这样的
综合来看
小兵和小娜都是自然语言理解技术和自然语言
生成技术
但是具体在实现的时候是略有不同的
像小娜的更多的是说完成任务回答问题
所以我们在语做语义分析的时候
要了解这个问题的类型是什么问题
完成这个问题所需要的必要的那种信息是什么
要做一些抽取
然后理解了这些问题之后
我们还要配合下游的那种信息服务
比如支付订票要连接在一起
实现无缝的那种很多功能
系统功能要连的话
小冰他是说要跟你陪你聊天
所以他更多的你了解用户的情绪
然后他的话题焦点
然后你围绕情绪和焦点
做自然语言的生成
相对来讲
它更注重生成的语言
更加平滑贴近人的心理
然后是聊天或者对话能够进行下去
思维可能更加的发散一些
没有那么强的目的性
没错
而且要体现出学术知识比较渊博
将来你们可能可以微软可以做出一个博士是吧
像以前我们小时候都有10万个为什么
里头有一个博士爷爷来回答所有的问题
对
其实现在回答问题只是小冰小娜的一个小的部分
因为这是问答部分
但是有很多人与人之间交流的时候不是问答
对
就像我们现在有时候聊天的时候
并没有说一个严格的问一个答案
而且还要去发起一些新的话题
一个是被动的你问我答
还一个我主动的问你
还有的时候为了调节气氛
我开个玩笑或者我给你讲个故事等等
这些都丰富了整个聊天对话的过程
用人工智能来如何来模拟这样的过程
并没有在原来自然语言的传统的研究范围之内
我们在做小冰的时候发现有这样的需求
所以我们就做了很多的工作来生成人类的这种
情感信息
来保证聊天对话能够顺利的进行
所以要产生新的话题
要把知识融入到聊天对话里面
可以说这正是这些新的特征
其实让人工智能更加具有人味
对更加有人情味
我们希望能做有温度的人工智能
这样的话
将来您对小还是小冰最终它有什么一个期望吗
是不是会出现一个全能的这种伴侣
这种形态的这种人工智能可能有的人会有非常高的期待
说未来的人工智能什么都能做
聊天对话陪伴来帮你完成任务
你想让他干什么就干什么
但是我们在做具体技术的时候
我们还是分开来做的
我们还是定了一个相对谨慎的目标
比如说我们问答就把问题理解清楚
回答做到极致
聊天就是把聊天的用户的意图了解清楚
然后回复做的比较精致
语音助理的话
语音识别做好之后
能够把任务快速执行
我们目前还都是分步的来做
每个系统要做好
但是未来有没有可能所有的系统都做好
融为一体
就具有一个全智能的
我目前还是比较谨慎的
也许有一天能够达到那样
但是目前还是有很大的距离