自然语言理解:目前NLP的难点之一，说的比较清楚

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大数据文摘：

目前在自然语言理解领域的研究存在哪些难点？

聂再清：

自然语言理解或者语意理解，到目前为止我觉得还是人工智能里面最需要突破的、最难的一个方向。

首先因为自然语言有所谓“多样性”，同一个意思，有各种各样的表达方法。那你怎么能够穷举这个表达方法呢？我们有一些方法，但是还没有一个大的生态。这一块我觉得还可以做很多事。

另外呢，自然语言还有一个“歧义性”，同样一种说法，在不同场景下有不同的意思。怎么去把文字放在不同语境下去进行理解。在这块还有很大的挑战。可以看一下我们在ACL 2016上发表的论文（关注大数据文摘后，在公众号后台回复“阿里”，即可下载论文）

 

相比模型而言，数据更重要。Model可以简单也可以复杂，model的改变可能增加5%的准确率，但如果数据量级增加，即使简单的model也可能有很好的效果。作为一个产品，只有大家对你有兴趣，才会体验和反馈，这样我们才能更好地理解数据。未来，人工智能一定会越来越多地进入人的生活，也会掺杂传统的软件功能。