自然语言处理，英文Natural Language Processing，为了简便，一般都简写成NLP。NLP很重要。有多重要？以前有一种说法，说NLP是人工智能这一皇冠顶上的明珠。不过，出自一本写NLP的书，是不是“王婆卖瓜”呢？说不好。但事实是，深度学习有两大热门问题分支，一个是图像处理，另一个是NLP。
接下来讲一讲机器学习和深度学习怎么做NLP。首先简单介绍一下NLP大概都做些什么。其实很简单，机器学习是一部大男主的套路剧，大男主的名字叫“样本”，所以，NLP的大男主，自然也是样本。长什么样呢，你肯定见过，就是一个一个的字。譬如，“这就是一个NLP样本”，这几个字就是一个NLP样本。自然语言处理嘛，自然处理的就是语言。有了样本能干什么呢？玩法很多，主要有两种，“判别”和“生成”。“判别”就是分类，譬如情感识别，判断一下“我好爱NLP啊！”是属于好评还是差评。“生成”就简单多了，就是续写，给你一段太监文让你给续上。以前你看到的那些“震惊！XX公司的人工智能居然能写小说！”之类的震惊体，用行话来说就是文本生成。当然，NLP的玩法非常多，像是研究回字的四种写法的譬如NER、POS。既然是简史，这里就不展开了。
知道了NLP要做什么，接下来就是怎么做的问题。这里就真的要用到一些机器学习的知识了。我们说训练机器学习模型，很重要的一道工序是“提取特征”，如果做过机器学习，你一定知道所谓特征，就是一条样本用一串的数来表示，数学里叫向量。很多的样本特征，就构成了矩阵。如果你没做过机器学习，看到这里是不是有点懵了？不要紧，只要知道机器学习模型的样本，听起名字霸气侧漏，实则和你的工资条差不多，都是一串儿数就行了。
那么，问题就来了。机器学习只认数，而只要你的记忆比鱼厉害一点点，稍微超过7秒就一定记得，我刚说NLP要处理的是一个一个的字。他们一个是火星一个是地球，要怎样才能让火星撞地球呢？
这就说到本文的主线了，两个字，转换。将文字转换成数字。
当然了，对于我们学计算机的，文字转数字和搬砖差不多，算是常规操作，最容易想到的就是转ASCII码。不过，NLP一般是以“词”为单位，原因也简单，毕竟起源于欧美嘛，人家的语言都是以“word”为最小单位的。所以问题就复杂了一点，简单转成ASCII码就不太合适了。
那怎么办呢？这就开始说到NLP的发展。第一代NLP技术，是One-Hot。
是不是感觉这个词怪怪的。中文一般翻译为“独热”，是不是感觉更怪了？不过One-Hot的做法极其简单，NLP你不是要以“词”为单位嘛，那好，我把整个样本库——注意，不是一条样本，而是整个样本库的所有词去重后整成一个巨大的词典，假设里面有2673个不同的词吧，我就用2673维的矩阵来表示，每一维只代表一个词，绝不重复。接下来就是转换，其实更像是填空，只要把词对应的维置1，其他的2672维置0。这也就是为什么One-Hot被称为“One-Hot”。一个词转成One-Hot后，大概是这个样子：
......000000001000000......
你可能会认为这种“通信基本靠吼”的方法只存在于远古。还真不是。我不知道现在自然语言处理的教材都是什么内容，不过如果你现在大一，你找大四的师兄借一下课本，应该还能看到对One-Hot的详细介绍，课本还会煞有介事地告诉你，这是自然语言处理最规范的做法。
One-Hot简单粗暴，也能达到转换的效果，不过，问题也很明显，一大串的0带着一个1，直观感受就是太浪费空间的，行话叫“稀疏”。那怎么让它“稠密”一点呢？这就说到了第二代NLP技术，Word2vec。
Word2Vec同样要完成词的向量化，和One-Hot最大的不同是短很多，上面One-Hot表示一个词需要2673维，而在Word2Vec中维度可能只需40维或60维，显然，Word2Vec要稠密多了。前面我们讲了一个词的One-Hot是怎么来的，那一个词的Word2Vec是怎么来的呢？分三步。首先你得先有One-Hot，然后塞进Skip-gram模型，最后你就得到了Word2Vec。这个过程，叫Word Embedding，词嵌入。多说两句这个Embedding，你可能很难想象“嵌入”是个什么概念，照书本的官方说法，嵌入这里是指高维空间嵌入低维空间，别看写得文绉绉的，估计写书的那伙人自己也没搞明白这是个什么玩意。不过你可以简单理解一下，前面我们不是说用One-Hot需要很高的维度才能表示一个词嘛，现在有了词嵌入，有了Word2Vec，维度一下降低了许多，但还是同样能表示那个词，“意思不变维度降低了许多”，嗯意思大概就是这么个意思。Embedding现在跟着深度学习火不得了，衍生出了一个子研究方向，名字就叫表示学习。
从Word2Vec开始，NLP就和深度学习撇不清关系了。深度学习给我的感觉吧，和网红真的很像，每个深度学习模型的背后，多半有一个一战成名的故事。Word2Vec也不例外，声称能把关系都给表示出来。什么意思呢？就是用了Word2Vec做词向量，以下算式将成立：King-Man Woman=Queen
这就是为什么在Word2Vec大热的那段时间，很多同学前赴后继地用Word2Vec来计算，《射雕英雄传》里面的黄蓉最爱的男人是谁。也别觉得太玄乎，深度学习玩来玩去也就是统计学相关性的那一套戏法。Word2Vec当然也不是就完美无缺了，虽然比起One-Hot，一下在维度方面的减肥效果拔群，但源自One-Hot的Word2Vec，同样还是继承了一个特点：一个词对应一个向量值。这就导致了一个问题：多义词怎么办？
在很长的一段时间里，对于这个问题，业界做出了非常大的努力，主要就是努力装鸵鸟，假装问题不存在。这不是开玩笑，词向量发的论文非常多，五花八门各种变种，给人一种打卡圣地的感觉，但内容基本都是在Word2Vec的基础上修修补补。直到山雨欲来的2018年10月，各种花里胡哨的词向量几乎在一夜之间，统统被扫进历史的垃圾桶。这就是第三代NLP技术，Bert。
当然了，搞研究的人都知道，什么“横空出世”“一夜之间”，这些表示戏剧性的词主要用于商业互吹。Bert也不是从石头中蹦出来的，她属于一个技术大类，叫PTM，预训练模型，是现在NLP的一个热门研究分支。在Bert之前，其实业界已经有不少人尝试用PTM来解决问题了。
然而，Bert确实是NLP领域当之无愧的里程碑，当年一经推出，硬是凭着爆表的战斗力横扫几乎所有的NLP任务排行榜，其他原本玩得不亦乐乎的方法一下就成了纯属搞笑的杂耍。前面我说，每个深度学习模型，背后都有一个一战成名的故事。Bert也不例外。有人说，Bert你不是牛吗，你咋不敢和人类比比呢？结果一比，Bert居然在SQuAD任务的两个指标上全面超越了人类，真的是吓死人了。
你也许很好奇，这个SQuAD是个什么玩意？简单来说，是阅读理解，对，就是那个在中学英语课上往死了折腾你的阅读理解，而且形式多样，除了选择题，还有简答、填空等多种口味，是现在NLP技术非常重要的一个应用方向，也是测试NLP模型性能的常用方法。
好了，NLP发展就介绍到这。小朋友，你是否有很多的问号？这是自然的，不过每一个问号展开了，都足以写一篇同样长度的文章。我推荐一本书，华章新出的《机器阅读理解：算法与实践》，应该是目前我在市面看到的唯一一本专题介绍机器阅读理解的书。上面你关心的许多问题，应该都能在里面找到答案。
