自然語(yǔ)言處理打破了語(yǔ)言障礙，增強(qiáng)了人與機(jī)器之間的互動(dòng)和交流。

自然語(yǔ)言處理(NLP)因其在各行業(yè)產(chǎn)生的大規(guī)模影響而引起了相當(dāng)大的關(guān)注。其催生了許多變革性的應(yīng)用，使計(jì)算機(jī)能夠理解自然語(yǔ)言或書面的人類語(yǔ)言。從Siri和Alexa等個(gè)人人工智能助手，到語(yǔ)音到文本和文本到語(yǔ)音轉(zhuǎn)換器等輔助工具，NLP應(yīng)用為改善人機(jī)交互鋪平了道路。其使用戶能夠用日常語(yǔ)言提出有關(guān)產(chǎn)品、服務(wù)的問(wèn)題，或希望提出的任何其他問(wèn)題。然而，世界上有7139種語(yǔ)言，其中聯(lián)合國(guó)承認(rèn)6種語(yǔ)言為官方語(yǔ)言。

這里的主要障礙是NLP的研究高度偏向英語(yǔ)，因?yàn)橛⒄Z(yǔ)是全球?qū)W術(shù)和商業(yè)目的最廣泛首選和使用的語(yǔ)言。迫切需要多語(yǔ)言NLP來(lái)打破高資源語(yǔ)言和低資源語(yǔ)言之間的障礙。NLP還需要理解語(yǔ)言中的上下文單詞和歧義。為了克服這些挑戰(zhàn)，研究人員對(duì)多語(yǔ)言NLP表現(xiàn)出越來(lái)越大的興趣。簡(jiǎn)單地說(shuō)，多語(yǔ)言NLP是NLP的一種，其使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)理解不同語(yǔ)言的命令。

多語(yǔ)言NLP如何打破語(yǔ)言障礙

最近在構(gòu)建模型方面取得了進(jìn)展，這將有助于滿足不同語(yǔ)言的需求，幫助研究人員克服語(yǔ)言障礙的最大原因。

1、了解多種語(yǔ)言的搜索查詢

Google推出了BERT算法，強(qiáng)調(diào)了其對(duì)于理解查詢和內(nèi)容中的上下文語(yǔ)言的重要性。其用途是用于對(duì)話式搜索。BERT可以處理11種不同的自然語(yǔ)言任務(wù)，還有助于文本分類和下一句預(yù)測(cè)，并且可以自動(dòng)掃描整篇文章，并對(duì)文章中提到的組織、地點(diǎn)和重要人物進(jìn)行分類，也稱為命名實(shí)體識(shí)別。

BERT是NLP機(jī)器學(xué)習(xí)的開源框架。其旨在幫助計(jì)算機(jī)理解和識(shí)別句子中模糊或隱藏的單詞和語(yǔ)言的上下文。其經(jīng)過(guò)下一句預(yù)測(cè)和掩碼語(yǔ)言建模(MLM)的預(yù)訓(xùn)練。多語(yǔ)言BERT是該模型的擴(kuò)展，并接受104種語(yǔ)言的訓(xùn)練。其用于回答問(wèn)題、生成自動(dòng)響應(yīng)以及摘要總結(jié)。

2、解釋低資源語(yǔ)言

AfriBERTa是一個(gè)基于Transformer的多語(yǔ)言應(yīng)用模型，經(jīng)過(guò)訓(xùn)練可以分析和理解11種非洲(資源匱乏)語(yǔ)言。其被用于文本分類和回答資源匱乏的非洲語(yǔ)言的問(wèn)題。

3、多語(yǔ)言翻譯

Facebook推出的AI M2M-100(多對(duì)多)是第一個(gè)不依賴英語(yǔ)數(shù)據(jù)的多語(yǔ)言機(jī)器翻譯模型，其可以在100種語(yǔ)言中的任意切換進(jìn)行翻譯。其接受了2200種語(yǔ)言方向和以英語(yǔ)為中心的多語(yǔ)言模型的訓(xùn)練。在M2M出現(xiàn)之前，將數(shù)據(jù)從西班牙語(yǔ)翻譯成德語(yǔ)，需要對(duì)模型進(jìn)行西班牙語(yǔ)訓(xùn)練英語(yǔ)，英語(yǔ)再訓(xùn)練德語(yǔ)，要經(jīng)過(guò)大量英語(yǔ)訓(xùn)練。Facebook引入的新人工智能直接將西班牙語(yǔ)數(shù)據(jù)訓(xùn)練為德語(yǔ)數(shù)據(jù)，以提供增強(qiáng)的含義。

作為人工智能的一個(gè)關(guān)鍵分支，NLP使計(jì)算機(jī)能夠通過(guò)復(fù)制人類處理自然語(yǔ)言的能力來(lái)閱讀和響應(yīng)。從語(yǔ)法檢查到語(yǔ)音到文本識(shí)別，以及在搜索引擎上搜索信息，NLP已被證明在許多日常應(yīng)用中非常有用。在日益全球化的世界中，多語(yǔ)言NLP的應(yīng)用將產(chǎn)生越來(lái)越大的影響。