自然语言处理的一些瓶颈思考与探索

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2023-11-18 04:28:22

自然语言处理的一些瓶颈思考与探索

11月14日至15日，由中国人工智能学会、嘉兴市人民政府主办，嘉兴市南湖区人民政府、嘉兴科技城管理委员会、浙江未来技术研究院（嘉兴）共同承办的2020第十届中国智能产业高峰论坛（CIIS2020）在嘉兴南湖举办。在11月15日的自然语言理解专题论坛上，西湖大学特聘研究员张岳为我们带来了题为《自然语言处理的一些瓶颈思考与探索》的精彩演讲。

自然语言处理的进步

张岳介绍了自然语言处理方向的进步。他提到，对话系统、机器翻译、机器自动文摘等任务的进步主要是受益于大规模预训练的语言模型。这些模型通过预测互联网上的文本进行预训练，获得了一些语言知识，这些知识被证明还有词法、句法、语义甚至一定的常识知识，所以可以帮助我们把任务做好。

张岳介绍了GLUE和SuperGLUE两个自然语言处理领域常用的数据集集合，这些集合里包括了阅读理解、句法任务、情感分析、自然语言的文本推理等。像BERT这样的预训练模型，在这些任务上都做到了接近甚至超越人类的程度。

常识推理

张岳提到，机器在处理常识推理方面还存在一些瓶颈。他设计了三个从简单到难的任务来验证机器的常识判断能力。这些任务涵盖了人类情绪态度的推理、时间日期上的推理、对下一步一般人的选择需要有一个正确推断、对周围环境做很好推断和很多事实融合等。

实验结果表明，没有经过微调的预训练模型在判断题和原因选择上的表现只能达到70%和40%以上，有针对性地进行训练之后，模型在这些任务上的表现才能接近人类。不过，当前的模型在纯的逻辑推理上表现较差，在数学上也表现不佳。

逻辑推理

张岳提出，逻辑推理是死记硬背的题海战术绝对难以解决的问题。他介绍了从公务员考试里挖出来的一个阅读理解数据集，这个数据集是一个标准的阅读理解形式的数据，需要判断答案ABCD哪个对。

实验结果表明，当前的预训练模型在这些推理问题上表现较差，需要结合知识和符号主义算法进行互补。

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自然语言处理瓶颈问题常识推理逻辑推理预训练模型

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