对话式AI是当前AI领域最火热的细分领域之一，其中自然语言处理（NLP）是最为困难的问题之一。
那么，零基础、对会话式AI感兴趣的小伙伴们如何快速入门 NLP领域？
近日，英伟达x量子位发起的NLP公开课上，英伟达开发者社区经理李奕澎老师分享了【使用NeMo快速入门自然语言处理】，介绍了NLP相关理论知识，并通过代码演示讲解了如何使用NeMo方便地调用NLP函数库及NLP预训练模型，快速完成NLP各类子任务的应用。
大家好，我是英伟达开发者社区经理李奕澎。今天的课程中，我将首先对自然语言处理（NLP）做出介绍，包括NLP的定义、发展历程、应用场景；然后带大家了解NLP的工作流程及原理；接下来将详细阐述从Word2Vec到Attention注意力机制、从Transformer到BERT模型的内部原理；最后，将通过代码实战介绍如何在NeMo中结合BERT模型，快速实现命名实体识别、机器翻译等任务。
自然语言处理简介
自然语言处理（NLP）是对话式AI场景中的一个子任务。
对话式AI本质上是一个人机交互的问题，它让机器能够听懂人说的话、看懂人写的文字，同时机器写出人看得懂的句子、说出人听得懂的话。机器能够“听”的过程，是由自动语音识别（ASR）技术实现的，机器能够“说”的过程，是由语音合成（TTS）技术实现的。
本次课程中，我们将把重心放在如何让机器去理解、懂得人类的语言这一过程，即对话式AI的重中之重—自然语言处理（NLP）技术。
上图是维基百科对NLP的定义。简单来说，NLP是一个语言学、计算机科学、人工智能的交叉学科，其目标是实现人与机器之间有关语义理解方面的有效沟通。
NLP主要经历了5个重要的发展阶段。首先是基础阶段，在1950年从图灵测试发问“机器是否能够思考”开始，研究者就根据乔姆斯基语法，基于规则实现了第一个句法分析器。
1980年，由于基于规则系统的研究不断的发展，第一个基于大量的手写规则的自动问答系统就诞生了。
1990年，随着统计学习方法开始兴起，结合语料库的建设和大量机器学习算法不断的创新和迭代，革命性的应用相继出现。
到了2010年，随着深度学习的崛起、神经网络的复兴，包括文字表示学习、端到端设计等思想的进步，让NLP的应用在效果上得以进一步的提升。
此后，随着2013年Word2Vec算法的出现、2018年划时代的BERT模型的诞生，以及从BERT延伸出来的一系列更优秀的算法，NLP进入黄金时代，在工业界的应用领域、实用性和效果得到了大大的提升，实现了落地和产业化。
NLP的应用领域非常之多，比如文本检索、文本摘要、机器翻译、问答系统、文本分类/情感分析、对话系统、信息抽取、文本聚类、序列标注、知识图谱等，上图介绍了在不同领域的具体应用。
NLP的工作流程和实现原理
一般来说，当我们拿到一个NLP的项目，首先需要做的是数据预处理，尤其是文本数据预处理。数据的来源比较广泛，可以通过爬虫、开源数据集、各种合作渠道等获得原始的文本数据；我们需要对这些数据进行分词、清洗、标准化等预处理工作。
接下来，我们要让计算机认识这些文本，也就是文本向量化，把人类可读的文字转换成计算机可以认识的、数字化的过程。可以通过tf-idf、Word2Vec、Elmo、BERT等算法提取到文本的词向量。
最后再根据相似度计算、分类算法进行建模，训练模型，并进行推理测试、模型评估、应用部署等。
对于其实现原理，比较难理解的是“文本向量化”这一部分，我重点聊一下。俗话说“物以类聚、人以群分”，同样的，对文本进行向量化之后，能够发现属性相近的单词，在向量空间的分布上更加接近。
那么这些单词是怎么实现向量化的？
计算机只认识二进制的数据，因此我们需要给语料库中的每一个单词进行编码，从而让计算机可以认识不同的单词，并且进行相关的计算。
我们可以采用Onehot编码，如上图左侧，apple的第一维是1其它是0，bag的第二维是1其它是0，以此类推。但它有一些缺点，一是当语料库非常庞大时，比如100万个单词，这将导致每个单词都需要表示成100万维的向量，这种向量是很稀疏的，不利于计算。二是Onehot编码无法表达相似的单词之间的相似长度，比如说英文单词beautiful和pretty，二者意思相近，但是无法通过Onehot编码的方式表达出来。
为了解决这一问题，我们将Onehot编码作为输入，通过Word2Vec算法对它进行降维压缩，生成更加稠密的词向量，并投射到向量空间中。这样，表示动作的动词run和jump之间的向量位置会比较接近，dog、rabbit、cat等表述动物的名词会离得比较近。
也就是说，通过Word2Vec生成稠密的词向量后，便于我们计算单词间的相似度。
从Word2Vec到Attention注意力机制
可以说，Word2Vec的出现是NLP领域中非常重要的一个节点，下面简单介绍下。
Word2Vec是连续词袋模型(CBOW)和跳字模型（Skip-Gram）两种算法的结合。
CBOW模型的主要思想是用周围的词、即上下文来预测中间词。比如上图左半部分，首先以pineapples、are、and、yellow这几个词的Onehot编码作为输入，与初始化的权重矩阵进行矩阵相乘，得到n维的向量；然后进行加权平均，把它作为隐藏层的向量h；再用向量h和另外一个初始化的权重矩阵进行矩阵相乘，最后再经过激活函数的处理，就可以得到一个v维的向量y。向量y当中的每一个元素代表了它相对应的每一个单词的概率分布，其中概率最大的元素所指的单词就是我们想要预测的中间词。
而Skip-Gram模型是通过中间词来预测上下文。如上图右半部分，首先是将spikey这个词的Onehot编码作为输入，与初始化的权重矩阵进行矩阵相乘，得到隐藏层的向量h；然后将h与每一个输出单元的初始化权重矩阵进行矩阵相乘，就可以得到输出词及相对的概率。
CBOW与Skip-Gram相结合就是Word2Vec算法，但这种算法也存在一定问题，比如无法解决一词多义的问题，也就是对上下文语义关系的理解还不够深入。
为了解决一词多义的问题，一些更先进的算法，如ELMO、BERT、GPT等算法就相继出现了。
BERT和GPT都是基于Transformer的结构，而Transformer的核心是注意力机制。
举个例子，人类浏览一段手机介绍的文字时，除了注意价格等因素，男性可能会把更多注意力放在性能、技术参数相关字段，女性则更注意外观、颜色等字段。
在NLP中，机器也可以模拟人类的注意力机制，根据信息的重要程度更深入的理解文本。
首先介绍下“自注意力机制”的工作流程。
给定两个单词，比如Thinking和Machines，第一步是要输入这两个单词的词向量x1、x2。
第二步，将x1、x2分别与初始化的 q、k、v权重矩阵进行矩阵相乘，得到q1、k1、v1、q2、k2、v2矩阵。其中q矩阵是用来做搜索的，k矩阵是用来被搜索的，v矩阵是值矩阵，是文本内容的本身。
第三步，将q1和k1进行矩阵相乘，将q1和k2进行矩阵相乘，用来计算 Thinking与Machines两个词的相关度，来打出注意力的分数。这个分数就体现了上下文中不同单词间的关联程度。
第四步，为了防止矩阵点乘后的结果过于庞大，这里需做缩放处理和softmax归一化的处理。
第五步，将归一化的结果与值矩阵分别进行点乘，加权求和，就可以得到做完注意力机制之后的z矩阵。
在实际的操作当中，我们可以设置多个自注意力机制的叠加，初始化多个q、k、v权重矩阵参与文本向量的特征提取，也就是“多头注意力机制”。最后把这多个注意力的头拿到的注意力矩阵z进行加权求和，就可以得到最终的注意力矩阵Z，便于后续的计算。
从Transformer结构到BERT模型
Transformer的核心是注意力机制，下面一起了解下它的内部的结构。
如上图左侧，蓝色框里的Encoder部分是Transformer的编码器，红色框里的Decoder部分是Transformer的解码器。
编码器的输入是词向量本身加上位置嵌入向量形成的向量的和，再经过一层多头注意力机制层，再经历带有残差网络结构的Add&Norm层，就走完了第一个子模块。接下来就进入第二个编码器子模块，先经过一个前馈神经网络层，再接一层基于残差网络结构的Add&Norm层，就完成整体的编码工作。
解码器除了基于注意力机制、考虑自身的文字信息的输入之外，它在第二个解码器子模块中还考虑了编码器的输出结果。
上述就是Transformer的一个编码器和一个解码器的工作流程，实际使用中可以重复n次。Transformer论文发表的作者使用了6个编码器和6个解码器来实现机器翻译的任务，取得了非常不错的效果。
BERT是基于Transformer的双向语言模型，同时也是一个预训练模型。
我们可以将BERT理解成Transformer结构中的编码器，是由多个编码器堆叠而成的信息特征抽取器。BERT有3个重要的特点：
从BERT的输入表示方面来看，BERT的输入既有词嵌入（Token Embeddings），又有位置嵌入（Position Embeddings），同时还加入了分割嵌入（Segment Embeddings），所以BERT的输入是三个Embeddings求和结果。
从BERT的Mask系统来看，它类似于我们做完型填空的任务。给定一个句子，将其中的某个词遮挡起来，让模型根据上下文信息来预测被遮挡起来的词。这样能够让模型对上下文的语义有更深的理解。
第三点是BERT预测句子关系，即句对分类任务，对被打乱顺序的段落进行重新排序，这就需要对整个文章做出充分、准确的理解。因此，我们认为BERT是一个句子级别、甚至文章级别的语言模型，并且在句子分类、问答系统、序列标注、阅读理解等11项 NLP的任务中都取得了非常好的应用效果。
