CS224n课程笔记（一）——深度自然语言处理

一、自然语言处理

一般来说语言的处理过程分为以下几步：

而中间的两步，句法分析和语义分析是我们自然语言处理课程的主要内容。

以下列出的是NLP的一些应用：

近些年，NLP在工业应用上取得了巨大的成功：

在讲到深度学习之前，我们先来构建一些概念。一般来说信号处理、数据挖掘等等都只是处理数据，从一堆随机数据里面找出规律等等。但人类语言并不是大量的数据，让你把它变成有用的信息。

语言是一种符号。而人类之间沟通的具体方式是通过一些连续的载体来交换这些符号。当然，这些载体可以是声音、手势、文字或图像等。但是在这些不同的编码方式背后都有着不同的符号。

下面的图片显示传播的媒介都是连续性的。

值得注意的一点是，对于语言来讲，词汇量非常庞大，这导致NLP领域中一个非常重要的问题——稀疏问题。

二、深度学习

深度学习是机器学习的一个分支。机器学习就是让机器自动学习，而不是手工写代码，告诉机器应该怎么做。而深度学习与传统的机器学习不同。传统的机器学习其实就是让人类来审视一个特定的问题，找出解决问题的关键，然后设计出与该问题相关的特征，然后写代码来识别这些特征。这样实质上机器并没有学习什么，倒是人类学习了很多。他们仔细研究问题，做了大量的数据分析和理论研究，判断那些属性是重要的。看起来机器只做了一件事，就是数值优化。

这样，我们发现在机器学习中，大约有 90% 90 % 的工作都是人类在做，只有约 10% 10 % 的工作是电脑运行。

那么，深度学习与其有什么不同呢？深度学习是表征学习（Representation Learning）的分支。而表征学习的理念就是我们可以只向电脑提供原始信号（视觉信号、语言信号等），然后机器可以自己定义特征，来很好地完成任务。深度学习的含义就是如果能得到多层的特征表示，你可以打败其他的学习方法。

下面是深度学习的优点。

而深度学习之所以在较短的时间里快速发展起来，离不开以下几个方面的变化：

NLP的难点

• Complexity in representing, learning and using linguistic/situational/contextual/world/visual knowledge
• Human languages are ambiguous (unlike programming and other formal languages)
• Human language interpretation depends on real world, common sense and contextual knowledge.

深度自然语言处理

Deep NLP其实就是结合了两个领域，将深度学习的思想用于解决NLP的问题。

深度学习和语言都是以词义作为起点，我们首先要做的事就是将词语表示出来，通常表示为一个向量。

当我们将词语表示到高维的向量空间，这些空间就成为了非常棒的语义空间。具有相似含义的词语会在矢量空间中聚集在一起，当然空间中的方向也包含了成分和含义的信息。

在传统情况下，如果我们看到复杂的单词，例如：uninterested，我们会把它看作由更小单元的词素构成。但在深度学习中，我们可以把每一个词素看作是一个向量，然后建立一个神经网络，将这些小单元构建成更大的单元。

深度学习还可以用来找出句子的结构，发现句法停顿点。

当我们得到了句子的结构，我们可能还想知道句子的含义。

还可以将深度学习用于解决语义问题。

当然，还有一些其他应用：问答系统、聊天助手、机器翻译等等。

所有的语言形式都是用向量来表示，声音、单词、句子、对话等等。下节课会详细讲解。