作者 | 青暮
編輯 | 叢末
2020 年8 月7日-8月9日，在中國深圳，由中國計算機學會（CCF）主辦，香港中文大學（深圳）、雷鋒網聯合承辦，鵬城實驗室、深圳市人工智能與機器人研究院協辦的第五屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峯會，在深圳前海華僑城 JW 萬豪酒店正式拉開帷幕。
深圳市人工智能與機器人研究院執行院長、國際歐亞科學院院士、IEEE Fellow李世鵬擔任專場主持人。第一位演講的嘉賓是北京語言大學信息科學學院院長荀恩東教授。荀恩東教授的研究領域涉及漢語語義計算和語言資料建設，主持開發過國內外最大的在線語料庫——BCC 語料庫，並在多個領域開展過漢語語義理解落地應用工作。荀恩東教授的演講主題是《語言智能核心問題——語義理解》。
在演講中，荀恩東教授表示，隨着大數據紅利褪去，語義理解已經成為自然語言處理中越來越重要的層面，並且不可避免。他首先討論了自然語言的兩個特點，即歧義和多樣性，並指出這兩個特點是語言理解的難點所在。然後他提到，語言理解的一般目標，是對自然語言進行結構化。最後，荀恩東教授介紹了一種新型的語義表示方案，即意合圖，力求促進自然語言的語義理解。
以下是演講全文，AI科技評論進行了不改變原意的整理：
今天我分享的話題跟語言智能、語義理解相關，演講主要內容是：語言智能及其應用類型；語言理解的目標、途徑和方法；語義理解中的語義表示和構建。
語言智能及其應用
人工智能發展經歷了幾個階段，計算智能、感知智能、認知智能和創造智能。我們在感知智能取得了非常大的進步，感知智能處理的對象是視覺和語音。認知智能處理的主要對象是自然語言，因為語言是認知的工具。
相比視覺和語音，認知智能或語言智能是更有挑戰性。因為認知智能處理的對象是自然語言，自然語言非常靈活。在視覺和語音階段解決的是識別問題，到語言階段就涉及到理解問題。
語言智能這麼難是由自然語言的特點決定的。我們知道自然語言的歧義無處不在，歧義包括語義、詞法、語法、語意、語用、語境等方面。
舉幾個例子，比如説“魯迅著作”在不同語境裏有歧義：是指魯迅寫的文學作品，還是關於魯迅的某種論述呢？“我們研究所有東西”屬於分詞歧義，也即語法歧義。“我在汽車上畫畫”，在語法上沒有歧義，但是在語義上有歧義。需要用一般常識告訴我們，人肯定不是在汽車頂上畫畫，應該是坐在汽車裏畫畫。“有同事孩子考上名校很優秀”，“同事孩子考上名校很開心”，對於誰開心、誰優秀，也屬於語義上的歧義。“在冬天能穿多少穿多少，夏天能穿多少穿多少”。這兩句的字面意思一樣，結合語境就完全不一樣了。這就是語言的歧義性。
語言的多樣性也是造成語言處理困難的主要方面，包括主題不同、表達不規範等等。我們理解語言往往要調用外部的知識，比如世界知識。讓計算機處理語言，面臨着知識獲取的瓶頸，以及文化習俗的密切影響，文化習俗是動態、約定俗成的，有時候甚至是不講道理的。
目前語言智能在多個領域有應用，主要是四種類型：分類、生成、抽取和校對。
分類問題：也就是給語言對象打標籤，語言對象可以是句子、篇章、文檔集，標籤可以是二值、多值標籤，在不同領域有不同的含義。
生成問題：給定原文本生成另一種文本表達，典型的應用是機器翻譯，給定原語言生成目標語言，以及人機對話、自動寫作等等。
抽取問題：從研究對象提取想要的答案，有兩種情況。1、從原文裏直接摘取答案，比如信息檢索和機器問答。2、從原文摘取內容並經過加工和處理，以滿足某種需求，屬於挖掘類問題。比如説給定文檔數據集，以生成知識圖譜，知識圖譜來源於大數據，但是，知識圖譜是經過了再加工和再處理，用來滿足某種需求。還有文本摘要問題，也是一樣。
校對問題：讓計算機對給定的處理對象，回答對應信息是否齊全、是否一致、是否準確的問題。這個問題有多個場景應用，比如合同審查、公文審查、稿件校對、知識圖譜補全等等。在合同審查時，起草合同一定有必添的事項，比如甲方、乙方、金額、引用的法律條款等等。這些信息是否存在不一致，是否存在缺失，是否存在引用不準確，都是審查的對象。
知識圖譜裏有一個很重要任務就是知識圖譜補全。從文檔集生成知識圖譜，難免存在數據稀疏的問題，使得構造的圖譜信息不夠完備，必須通過其他的信息源補全缺失信息。
語言理解是語言智能的主要任務語言理解是語言智能的主要任務，涉及到語言理解的目標、途徑和主要模型。計算機對語言的理解是指什麼？實際上，在處理語言時，所謂的理解就是確定了概念與語言單元的映射，以及知道承載概念單元的語言屬性，和知曉不同語言單元之間的關係。
語言單元在不同的場景裏有不同的表現，有的可能是詞和詞之間的關係，有的可能是句子和句子之間的關係，或者是段落和段落之間的關係等等。那麼我們如何確定表達概念的語言單元、單元屬性和單元之間的關係呢？
舉兩個例子，第一個例子給一個句子，然後給出語義，生成意合圖。比如“警方嚴厲打擊經濟犯罪”，這句話涉及兩個類別的概念：一是事件類概念，二是實體類概念。
如下圖所示，圓角矩形是事件，方角矩形就是實體。“打擊”和“嚴厲”是事件，警方和犯罪是實體，這就把實體之間的關係構造出來了。在“打擊”和“嚴厲”下面還有屬性，有命題信息和情態信息。
第二個例子是一個知識圖譜，如上圖所示，其中有四個對象，我們要構建四個對象之間的關係。張三和李四是同學關係，張三畢業於北語，李四畢業於礦大，北語和礦大是鄰居關係。
此外還有屬性，屬性可以作用在單元上，也可以作用在關係上。在單元上，張三的屬性是男、年齡28歲。屬性也可以作用在邊上，比如張三和李四之間的同學關係的屬性，是高中，所以他們是高中同學關係。關係的屬性，以及控制關係的條件，是知識圖譜中非常重要的內容。
語言理解的一般目標，是對自然語言進行結構化。自然語言處理涉及一系列的任務，對象層面涉及句子、篇章和文本集，任務層面涉及分詞任務、NER、摘要、信息挖掘、信息抽取等等。
不管針對哪類對象和執行哪種任務，核心的計算過程都是將語言轉換成單元和關係上的屬性，屬性有兩類，一是無序標籤；二是無序的關鍵值對。
語言關係在數學上表現為序列關係、集合關係、樹的形態和圖的形態，複雜的問題是這些形態的組合。所以做語言理解實際上就是把自然語言結構化，這種結構化是計算機可操作的方案，很容易對接落地的需求。
目前語言理解、語言信息處理主要依靠端到端模型。我們利用數據執行任務，從數據構建模型，並從輸入直接得到輸出，中間過程交給機器學習完成。此外還有組合模型，用到了機器學習和符號運算組合的策略。
端對端的運算有四種模型，做自然語言處理都逃不過這四種模型：1、分類模型。給個對象，打標籤；2、序列標註模型。對序列的對象，給予每一個對象安排一個標籤，即序列標註；3、信道模型。即編碼器解碼器模型，把原信息做成某種編碼表示，之後做解碼和輸出；4、相似度計算。這種計算可以是針對詞的相似度，也可以是針對有上下文的詞的相似度，可以針對短語、句子或篇章。針對端對端的運算，都涉及這四類模型，其他模型都是這四類模型的組合。
組合類的模型解決的問題一定是端到端方案解決不了的，或者是端到端方案解決不好的問題。這類問題要麼是複雜問題，要麼是想要規避端對端不可解釋、不可控缺陷的問題。組合類模型有兩類，一類是以符號運算統領全局，可以把複雜的輸入、複雜的問題做子問題分解，對每個子問題找到合適方案，再做輸出。各個子問題輸出之後，通過符號運算做推導，再得到問題的答案。一類以機器學習做統領，把複雜問題化為子問題，不同子問題找到合適方案，再做輸出，把輸出統一在機器學習網絡架構下得到問題的答案。
其中後者是學界正在探索的，就是把人類的結構化知識和可控的信息融入到機器學習的框架裏。前者是工程化的解決方案。
語義理解是語言理解的核心語義理解是語言理解的核心。語言理解可以在多個層面進行，有語法層面、語義層面和語用層面（跨過語法和語義層面）。
當然，隨着大數據的紅利褪去，我們越來越不能迴避語義理解的問題，越往深走這個問題越發凸顯。不管是語言問題還是其他問題，比如語音、圖像等等，都面臨語義理解的問題。
以前行業裏都認為，做自然語言處理的語義理解是個大坑。因為脱離了實際場景做語義是不切實際的。
但現在有一種可能，就是在具體場景還不明確的時候做語義分析。一旦分析結果和跟場景需求相結合，就能快速地得到解決方案，這是我們的目標。我們在語義層面進行探索，需要得到一種表示，這種表示可以非常容易地轉化成落地的應用。
語義表示是自然語言學界一直在探討的問題。通常我們用依存圖來理解自然語言，但是在實際場景中遠遠不是這樣。目前關於語義理解，AMR比較受學者的追捧。有一些大廠開源了語義分析的引擎，是為了提供得到中間表示的工具，而不是終端解決方案。
不管哪種表示形態，一般的套路就是確定一個概念體系，然後開始標註，之後學模型。但是在實際場景解決問題的時候會面臨很大的問題，就是確定的概念體系和標記語料，跟實際場景相差很遠，應用成本高。
為了得到更貼近應用的語義表示方案，我們提出了意合圖。意合圖是什麼呢？舉個例子，“它圓圓地畫了一個圈”，我們怎麼理解這句話？
我們從一般語言的角度來提取這句話裏最根本的東西，即事件和實體。意合圖是針對漢語意合語言的特點來做的。意合圖包括事件複合體和實體複合體，如下圖所示，圓角矩形是事件複合體，直角矩形是實體複合體。
我們把事件主體找出來，就是“畫”這個動詞。誰畫了什麼？然後我們需要找到主體和客體兩個實體複合體，找到了“他”和“圈”，這樣就把實體和事件之間進行了關聯。
如果對所有自然語言做出這樣的表達，對於理解語言是有幫助的。但問題是，這種表示的完備性和泛化性如何？另外，這種表示是不是可計算的。
再舉幾個例子。“雖然你不出門，卻知天下事。”事件類有“出門”和“知”，這兩個事件具有轉折關係。與“出門”和“知”相關的實體是“你”和“天下事”。
“出門”和“知”在詞條級做加工和處理，因為這種詞條是穩定的。我們可以在大數據將經常搭配的詞條和類型找出來，進行匹配。
還有一種意合圖是，句子中沒有完備的事件實體結構，但是存在自定義的或者是隱性的關係。比如説眼睛，一説到眼睛，我們就知道這是指某個生物的眼睛。眼睛一定有一個主人，從“他哭腫了眼睛”，我們知道眼睛是“他”的。
這個例子也一樣，“我吃飯比他快”，“快”是比較的詞語，是比較兩個吃的動作，不能説“我吃飯”跟“他”比。這裏面的“他”和“我”產生了共享，共享就是指“吃飯”和“他”進行了組合。
那麼，怎麼構建意合圖？下圖展示了我們的技術路線。給一個句子，不採用端到端的解決方案做意合圖，否則需要標記很多數據。我們的理念是，意合圖是不可標的，因為數量太龐大。我們藉助塊依存結構來做意合圖，先做結構，再從結構做語義。
在結構階段，我們採用了語塊依存的做法，針對漢語的特點和實際應用的要求，，構造了超大規模的北語樹庫。
在語塊依存的結構分析基礎上，我們利用各類的搭配，比如命題搭配、情態搭配和事理搭配數據，通過符號運算，生成意合圖。
在這裏，各類搭配數據，是在大數據自動學習得到的，經過前期或後期的人工校對，保證搭配數據的質量。
做結構的時候依靠樹庫標註，北語這幾年發佈了幾個千萬量級的樹庫，基於分層分階段建設規劃，包括樹庫1.0（組塊語結構），樹庫2.0（缺省結構還原），樹庫3.0（句間關係），等等。我們的標註數據基於篇章，規模很大，涉及很多領域。
下圖展示了塊依存樹1.0中組塊語結構的例子。我們通過簡單的標註操作，得到快依存結構。
下圖展示了塊依存樹2.0中缺省結構還原的例子。在1.0的基礎上，我們針對事件類的謂詞，標註了具有缺省的依存結構，構造了主、謂、賓、狀、補自足的結構，這為下一步生成意合圖提供了充分的結構基礎。
有了意合圖，我們能做很多任務，意合圖是一種抽象表達，可以用於對話、推理和生成圖譜、寫作等等。例如：我們可以在意合圖的基礎上引入第三方知識，比如知識圖譜，做推理；如果大數據中句子都分析成意合圖形態，可以做意合圖的融合，形成意合圖圖譜，進一步可以生成知識圖譜、事理圖譜等；也可以做複述，從抽象的意合圖生成句子；可以從意合圖中抽取答案，做問答系統，可以從意合圖中提取至命題，做藴含分析等等。
我們團隊已經在專利、健康等領域初步應用了意合圖，顯示了強大的功能，為語義理解研究和開發開闢了新的領域。 雷鋒網雷鋒網雷鋒網
