AMiner：2018天然語言處理研究報告

來源商業新知網，原標題：清華AMiner：2018天然語言處理研究報告

 

AMiner發佈研究報告《2018天然語言處理研究報告》。天然語言處理是現代技術最重要的組成部分之一，而最近清華大學和中國工程院知識智能聯合實驗室發佈一份很是全面的 NLP 報告。該報告從 NLP 的概念介紹、研究與應用狀況、專家學者概要以及發展趨勢這 5 個方向縱覽了這一領域的當下與將來，機器之心簡要介紹了該報的概要信息，但讀者能夠從這些方面縱覽 NLP 的發展面貌。分析師們主要從如下五個方向六大章節梳理天然語言處理的發展情況：

• 天然語言處理概念。首先對天然語言處理進行定義，接着對天然語言的發展歷程進行了梳理，對我國天然語言處理現狀進行了簡單介紹，對天然語言處理業界狀況進行介紹。 

• 天然語言處理研究狀況。依據 2016 年中文信息學會發布的中文信息處理髮展報告對天然語言處理研究中的重要技術進行介紹。 

• 天然語言處理領域專家介紹。利用 AMiner 大數據對天然語言處理領域專家進行深刻挖掘，對國內外天然語言處理知名實驗室及其主要負責人進行介紹。 

• 天然語言處理的應用及趨勢預測。天然語言處理在現實生活中應用普遍，目前的應用集中在語言學、數據處理、認知科學以及語言工程等領域，在介紹相關應用的基礎上，對機器翻譯將來的發展趨勢作出了相應的預測。 

天然語言處理業界發展

1. Google

Google 是最先開始研究天然語言處理技術的團隊之一，做爲一個以搜索爲核心的公司，Google 對天然語言處理更爲重視。Google 擁有着海量數據，能夠搭建豐富龐大的數據庫，能夠爲其研究提供強大的數據支撐。Google 對天然語言處理的研究側重於應用規模、跨語言和跨領域的算法，其成果在 Google 的許多方面都被使用，提高了用戶在搜索、移動、應用、廣告、翻譯等方面的體驗。

2. 百度

百度天然語言處理部是百度最先成立的部門之一，研究涉及深度問答、閱讀理解、智能 寫做、對話系統、機器翻譯、語義計算、語言分析、知識挖掘、個性化、反饋學習等。其中，百度天然語言處理在深度問答方向通過多年打磨，積累了問句理解、答案抽取、觀點分析與 聚合等方面的一整套技術方案，目前已經在搜索、度祕等多個產品中實現應用。篇章理解經過篇章結構分析、主體分析、內容標籤、情感分析等關鍵技術實現對文本內容的理解，目前，篇章理解的關鍵技術已經在搜索、資訊流、糯米等產品中實現應用。百度翻譯目前支持全球 28 種語言，覆蓋 756 個翻譯方向，支持文本、語音、圖像等翻譯功能，並提供精準人工翻 譯服務，知足不一樣場景下的翻譯需求，在多項翻譯技術取得重大突破，發佈了世界上首個線 上神經網絡翻譯系統。

3. 阿里巴巴

阿里天然語言處理爲其產品服務，在電商平臺中構建知識圖譜實現智能導購，同時進行全網用戶興趣挖掘，在客服場景中也運用天然語言處理技術打造機器人客服，例如螞蟻金融智能小寶、淘寶賣家的輔助工具千牛插件等，同時進行語音識別以及後續分析。阿里的機器翻譯主要與其國家化電商的規劃相聯繫，能夠進行商品信息翻譯、廣告關鍵詞翻譯、買家採 購需求以及即時通訊翻譯等，語種覆蓋中文、荷蘭語、希伯來語等語種，2017 年初阿里正式 上線了自主開發的神經網絡翻譯系統，進一步提高了其翻譯質量。

4. 騰訊

AI Lab 是騰訊的人工智能實驗室，研究領域包括計算機視覺、語音識別、天然語言處理、機器學習等。其研發的騰訊文智天然語言處理基於並行計算、分佈式爬蟲系統，結合獨特的語義分析技術，可知足天然語言處理、轉碼、抽取、數據抓取等需求，同時，基於文智 API 還能夠實現搜索、推薦、輿情、挖掘等功能。在機器翻譯方面，2017 年騰訊宣佈翻譯君 上線「同聲傳譯」新功能，用戶邊說邊翻的需求獲得知足，語音識別+NMT 等技術的應用保證了邊說邊翻的速度與精準性。

除此以外，該報告還介紹了微軟亞洲研究院、Facebook、京東和科大訊飛等在 NLP 方面有很是多研究與應用的機構。（訂閱精選研究報告，關注微信號：知識庫 Useitcomcn ）