你指尖跳跃的代码，是我此生不变的信仰，唯我自然语言处理(NLP)永存不朽。

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从自然语言处理(NLP)和知识图谱谈起

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我对知识图谱的研究偏向较多，但自然语言处理是知识图谱研究中不可或缺的一部分。普遍认为，知识图谱是自然语言处理的重要基础，而知识图谱的应用离不开自然语言处理的支持。

为何如此？我们可以通过定义来理解：

什么是知识图谱？

知识图谱源自语义网络，其主要目标是描绘现实世界中存在的各种实体和概念及其相互关系。

什么是自然语言处理(NLP)？

自然语言处理是指机器接收人类以自然语言形式输入的信息，并通过预设的算法进行加工、计算等一系列操作，以模拟人类对自然语言的理解，并返回期望的结果。

从上述描述可以看出，自然语言处理和知识图谱都致力于实现同一目标：使机器具备与人类相同的理解和交互能力，并实现拟人的交互。

在实际应用中，无论是知识图谱还是自然语言处理，它们的目标都是为了实现智能问答、翻译和推荐系统等功能。知识图谱的构建需要自然语言处理技术的帮助，而自然语言处理同样依赖于知识图谱中的关联分析和推理能力。

因此，在研究知识图谱的过程中，自然语言处理技术是必不可少的。

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理解知识图谱，从分词开始

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如果你用搜索引擎搜索“苹果和锤子”，你可能会发现搜索结果主要集中在“苹果手机”和“锤子手机”。然而，如果你单独搜索“苹果”或“锤子”，结果中会包含非手机的“苹果”和“锤子”。出现这种现象的原因是搜索引擎的知识图谱中存在“手机”、“苹果”和“锤子”之间的关联关系，使得机器能够将这三者联系在一起并返回相应的结果。

如果搜索的是一句话呢？

例如，“苹果和锤子哪个更好？”这时，机器需要从这句话中正确地提取出“苹果”和“锤子”这两个词，而不是提取出“萍、果和、锤、子”。

搜索“苹果和锤子哪个更好”时，搜索引擎做了许多工作，其中包括理解输入和遍历知识图谱。其中，理解输入就是一个自然语言处理的过程，这一过程大致可分为词法分析、句法分析和语义分析。

搜索引擎接收到输入后，首先将每个句子分解成词语，然后进行词性标注，接着对标注过的句子进行命名实体识别，最后搜索实体间可能存在的关系。因此，在进行命名实体识别前，必须先进行分词和词性标注。

词法分析是自然语言处理的第一步，具体步骤包括分词、词性标注、命名实体识别和词义消歧。其中，命名实体识别和词义消歧是知识图谱构建的关键环节，而分词是词法分析的基础任务。目前，分词算法已经相当成熟，准确率可达90%以上，但剩下的10%仍需不断优化。

例如，对于“南京市长江大桥”这样的句子，分词算法面临着三个主要问题：分词粒度、语境歧义和词典未录入。例如，“长江大桥”是一个词还是两个词？“南京市长江大桥”可以理解为“南京市/长江大桥”或“南京/市长/江大桥”。如果“江大桥”不在词典中，算法能否正确判断它是一个词语？

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分词算法综述

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如前所述，分词是自然语言处理中最经典也是最基本的任务。不同语言的分词重点各不相同。

对于英文等语言而言，句子中的词语是通过单词自然分割的，因此这类语言的重点更多在于实体识别和词性标注。

而对于中文这样的语言，句子由词语组成，词语由字组成，因此分词是理解句子的基础。

接下来主要讨论中文分词算法。中文分词是一项挑战，即使对以汉语为母语的人来说，对于句子中词语的认同率也只有约70%。对于机器而言，这项任务更是艰巨。

中文分词算法可以按规则分为基于字典的分词和基于字的分词。按技术发展可分为基于规则的分词、基于统计的分词和基于神经网络的分词。

以下是三种基本的分词算法：

1. 基于规则的方法：最大匹配分词算法
2. 基于统计的方法：n-gram分词算法
3. 基于神经网络的方法：BiLSTM+CRF分词算法

最大匹配分词算法

最大匹配算法基于词典，首先需要一个词典作为语料库。算法的基本原理是从左到右匹配最长的词典词语，无法匹配的字则单独划分。

该算法需要两个输入：分词词典和待分词句子。例如，分词词典为{“明天”, “好吃的”, “吃”, “什么”}，待分词句子为“明天吃什么？”

n-gram分词算法

n-gram算法是一种基于统计的语言模型算法，通过概率判断词语的组成情况。算法基于一个前提：句子中包含常见词语的可能性大于包含生僻词的可能性。因此，该算法的目的是寻找最有可能的分词结果。

计算概率最直接的方法是数频次。例如，“南京市长江大桥”有多种分词方法，每种分词在语料库中出现的次数为m，语料库的总数为n，则每种分词的概率为m/n。

BiLSTM+CRF分词算法

该算法实际上是两个算法的结合，即BiLSTM和CRF算法。这两种算法涉及马尔科夫链、神经网络等基础知识，目前有机会详细撰写一篇博客来介绍两者的细节，这里暂时简单列出。

CRF相比传统统计方法的优势在于考虑了上下文场景，对多义词和词典未录入的词有更好的效果，但效率较低，需要大量训练和计算时间。

LSTM是RNN的一种变体，在一定程度上解决了RNN在训练过程中梯度消失和梯度爆炸的问题。双向循环神经网络（BiLSTM）从句子的开头和结尾同时处理输入，将上下文信息编码，从而提升预测效果。

基本步骤包括：标注序列、双向LSTM网络预测标签、Viterbi算法求解最优路径。

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NLP技术的工程化

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自然语言处理被认为是人工智能领域的明珠。

通常认为，人工智能是机器从感知到认知的过程。在感知阶段，计算机视觉技术最为知名，已在很大程度上实现了成熟应用，不仅可以识别物体图像，还能预测物体的下一步动作。相比之下，自然语言处理的要求更高，因为“差之毫厘，谬以千里”。

自然语言处理面临的主要挑战包括问答、翻译、复述和摘要等场景。问答涉及人机交互，包括语音和文字交互，要求机器理解聊天内容及情感，并给出合适的回应。翻译要求机器理解多种语言并在语法、语境和语义上进行转换。复述可以更广泛地理解为一种结构化数据的转换。摘要则是将大量内容提炼成简洁的信息。

这些应用场景涉及一系列自然语言处理技术，包括词法分析、句法分析、文档分析、语义分析、分类和相似度匹配等。

将这些基础任务应用于具体的业务场景，常见的应用包括自动问答、纠错消歧、词典翻译、自动写作、标签分类、情感分析、推荐系统和爬虫系统等。

自然语言处理如何落地到具体应用？

我认为，当前自然语言处理技术的应用落地最关键的是“两端问题”，即顶层产品和底层数据。底层是否拥有面向垂直领域的足够大的语料库，顶层是否有良好的交互系统。

在底层，无论是自然语言处理还是知识图谱，大多数努力的方向都是建立通用的知识库和词典。但在垂直领域，由于数据安全和数据资产的原因，大部分数据是非公开的，无法直接使用。此外，垂直领域的建模需要深入了解业务，这也是需要在一个行业深耕积累的经验。

通过针对具体的业务特点定制化构建面向垂直领域的知识图谱，以及基于这个图谱的自然语言处理应用，才能真正提升相关业务的生产效率。

在顶层，需要通过产品将技术落地。除了产品本身符合正确的业务流程，还需要良好的交互设计来提升用户体验。例如，智能客服应用在多轮交互中无法做到100%的准确性，但可以通过友好的交互设计让用户接受结果。如果交互设计不佳，即使技术上准确率很高，也会被用户抱怨。

例如，语音实时翻译会遇到噪声、远场、口音等问题。因此，将自然语言处理技术落地会涉及许多定制化场景，除了技术层面，对产品经理的要求也非常高。

有趣的是，知识图谱被视为人工智能的基石，而自然语言处理被誉为人工智能的明珠。这句话充分体现了两者之间的相互依存关系：知识图谱需要借助自然语言处理技术来构建，而自然语言处理也需要借助知识图谱来完成推理。

技术算法是通用的，但业务场景却是定制化的。产品经理需要深入思考如何将技术工程化、产品化，最终实现商业变现。

用技术讲述故事的同时，需要更多的实际内容来提升业务目标。

作者：Eric，数据产品经理。金融大数据方向，知识图谱工程化。

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