TensorFlow与自然语言处理应用 李孟全.pdf

前言2018年，其实是自然语言处理领域收获颇丰的一年，尤其是以Go0gle公司在2018年11月份发布的BERT模型最为世人所嘱目，可以说是最近AI研究领域最为火爆的历史性突破。最近几年，无论从媒体报道还是切身感受，我们都看到人工智能目前的发展势头非常迅猛。如果我们简单回顾一下人工智能发展历程，不难发现其轨迹有三个发展阶段：第一个阶段是计算智能阶段，其典型表现在于计算机和人类相比是能存会算，其超大存储量、超高计算速度方面均可完胜我们人类：第二个阶段是感知智能阶段，具体表现在以语音识别和图像识别技术为代表的迅猛发展，如综艺电视节目中的“机智过人”“最强大脑”就是其很好的呈现形式：第三个阶段是认知智能阶段，这个阶段需要机器能够思考并具有情感。正因为人工智能与我们日常生活的联系越来越紧密，且自然语言处理技术是推动机器实现认知的关键性研究领域，所以我们有必要对自然语言处理应用进行深入探索。本书将利用目前流行的Google技术框架(TensorFlow)来实现自然语言处理方面的应用。由于我们生活的方方面面被赋予了越来越多的数字化内容，因此相应的数据量也在呈指数级增长，并且大多数数据是与语言相关的数据，如电子邮件、社交媒体帖子、电话和网络文章，自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)能够有效地利用这些数据帮助人们完成日常业务工作。江P已经彻底改变了我们使用数据改善业务和生活的方式，并将在我们未来的日常生活中发挥更大的作用。NLP最普遍的使用案例之一是虚拟助手(Virtual Assistants,VA),如百度小度助手、Apple的Siri、谷歌助手(Google Assistant)和亚马逊Alexa。当我向VA询问“附近最便宜的火锅”时（笔者利用手机上百度地图小度时，它会把附近最便宜的火锅店排在第一位)，就会触发一系列复杂的NLP任务。首先VA需要了解（解析）我的请求（了解它需要检索火锅的价格，而不是停车位计时的价格)，VA做出的决定是“什么是便宜的？”：然后VA需要对附近火锅的价格进行排名（也有可能基于我过去吃过的火锅店)：最后VA抓取相关数据获取附近火锅的价格，并通过分析每家火锅店的价格和评论对它们进行排名。其实，我们在几秒钟内看到的结果是执行一系列非常复杂NLP任务的结果。正是NLP在我们日常生活中呈现出越来越多的便利性，笔者才更想对LP背后的模型原理和具体应用进行深入的探讨，以便我们对N江P有更多的认知。另外，笔者查看了近些年来的相关文献，发现单独讲解LP方面的理论文献国内外都有，单独撰写LP任务实现的技术工具（如TensorFlow)的图书也很多，而将二者结合起来的图书，目前在国内还没有发现（也许有，只是笔者没有发现而已)。于是，2018年4月，笔者就想对关于利用TensorFlow技术框架来实现NLP任