2017年就这么悄无声息地过去了。在工业界，2016年是推荐的元年，2017年是中国的AI元年，这意味着路漫漫其修远兮~，而学术界往往会超前于工业界，有些时候难免会一厢情愿。过去的一年在nlp领域里，知识图谱的发展是最为耀眼的，最为尴尬的仍然是chatbot的多轮对话。知识图谱底层更高于RDF层次的语言被提出并进行研究中，而学术界的玩票现象并没有终止，比如在nlp领域里研究GAN，强化学习等等，全都是扯淡，玩票儿……chatbot的对话策略以及评价标准目前工业界仍然茫然~

nlp的核心是语义理解，语义理解，一方面要有更加丰富的，灵活的，自适应能力强的语义表示，另一方面，又要有好的理解用户对话的策略，完全依赖某一种技术手段，比如无限夸大深度学习是不切实际的的天真想法。在语义理解方面，历来都是归纳总结能力和演绎推理能力结合，也就是深度学习和知识图谱，语言规则，对话策略，状态结合起来。因为语言属于认知层面，要高于图像和语音的感知层面。本人相信，在语义理解方面，单纯依靠联结主义，很快就会遇到天花板(已经遇到了)，这也是近几年知识图谱，多轮对话的状态跟踪，上下文建模越来越重要的原因。前面提到的第一方面，其实就是用深度学习学习语言的语义向量表示，不同的是，我提出了丰富，灵活和自适应这些关键性的词语。有什么不同呢，下文会有详细论述。关于第二方面，由于本人刚接触，不敢妄加评论，本paper主要论述第一方面，接下来进入重点。

关于第一方面，语义表示，获取到它之后做相似度运算是nlp里经常遇到的场景，我就把他作为切入点。语义表示，我个人有一条主线：词语——>句子——>文章。先说词语，词语是一句话的基本单元，每个词语对句子的语义贡献度是不同的，很多词语有歧义现象，个别词语是不常见词，每个词语在句子中都有固定的位置和顺序，词语与词语之间存在着近义，反义和不相关的关系。联结主义如何捕捉到这些特性是词语语义表示的研究方向！如果能捕捉到这些特性，将大大增加语义理解能力，这点是毋庸置疑的。我们先说一下著名的word2vector，看看他捕捉到了哪些特性，看看他有哪些缺陷，如何寻求改进。首先可以肯定的是，w2v解决了词语之间的近义，反义问题，但是并不完美。解决词语之间的关系，主要依靠上下文，每个词语的语义，与他的上下文概率分布是对应的，这是word2vector成功的地方，同时也是他失败的地方：①对于多义词，他的上下文概率分布是多个，不是单一的，而word2vector的建模，显然是hard的②在建模时没有考虑到上下文的顺序，比如A:谢霆锋的爸爸是谁？B:谢霆锋是谁的爸爸？这两句中的爸爸是不同的含义，w2v是无能为力的。除此之外，词语的语义平滑处理，增加自适应能力也是必要的。另外，在训练过程中，由于语料分布的不均匀性，必然会出现语义倾斜问题，这是不可抗拒的因素（在机器学习训练中，数据倾斜是常见的现象）。基于以上问题，提出以下改进方案：①用高斯混合分布改进w2v的建模，让获取的词语向量表示能够做到上下文交叉②基于第一点，在此基础上融合TF_IDF思想，进行语义平滑处理，并且在有必要的情况下进行降维处理，注意，我这里强调的是必要的情况下，也就是不是必须的，看场景，因为在情感分析中，他不是必须的③关于上下文的顺序问题，目前还只能与RNN结合，并没有成型的方案出来。以前在多义词的理解上，更多的是用CRF进行序列化识别，大量依赖人工语义标注，如果能在语义表示上获得突破，实现非监督学习的预测，是最佳的。比如苹果这个词，他可能是电脑，手机，logo等等。如果在一句话中，比如我想吃苹果，用高斯混合分布模型做出的w2v就可以捕捉到苹果的多个上下文的概率分布，吃是它的上文，这么简短的句子，把他的上文吃和苹果本身累加起来就可以了，不用全部累加，然后与电脑，水果，手机的词的embedding做元积，运用非监督学习的方法就可以识别出来他的语义了。这是本人理论上的猜想，2018年将重点攻破这个难题。另外一方面，过去一年SIF的提出，有可借鉴的地方，用非监督学习方法做句子的语义表示，下面我们来说说句子语义表示。

关于句子的语义表示，大多是监督学习方法，而SIF是非监督学习方法。仍然以A:谢霆锋的爸爸是谁？B:谢霆锋是谁的爸爸？为例，如果用SIF做相似度运算的话，这两句话的语义是相同的，是不是很失败？没错，任何一个算法都有他的缺陷和适用场景！对于初学者来说，对于算法的理解，前期可能更加关注于公式推导上面，其实他不是算法的核心。本人认为，一个算法的提出，一定是先有场景和需求，或者是前面的算法有改进的空间。场景高于算法这点是毋庸置疑的。因为SIF仍然依赖于w2v，也就是说SIF改进w2v的同时也继承了他的缺点，呵呵。对于词语上下文的顺序，目前只能依赖于RNN。RNN模型里，最著名的就是LSTM和BiLSTM了，他的性能瓶颈是句子长度超过30步以后，记忆能力直线下降，原因是大家都会的BPTT。也就是LSTM只是缓解了RNN的记忆消失问题，没有从根本上解决，因为这个东西无法根本解决。人在阅读长文本的时候，也存在记忆消失，这是正常现象。说到这里，很多人想到了attention model，没错！过去一年，谷歌发布了Attention is all you need的paper,并且开源了代码，关于Hierarchical attention的paper，dual global and local attention的研究都是热点。在情感分析，个性化推荐，摘要领域里大放异彩。注意力的对齐模型的改进，进展也很迅速。global 和local attention分别捕捉句子的全局特征的局部特征，在语义理解方面是非常必要的。比如A用户购买一条裙子后，发布了评论：整体情况还是可以的，虽然这条裙子有点儿小瑕疵，但是，我很喜欢她的颜色，感觉特别温暖。然后给了4分。接下来，B用户也买了同样的裙子，评论：这条裙子穿起来特别舒服，真心喜欢它的布料，摸起来超好。然后也给了4分。大家有没有注意到，前面提到2016年才是中国的搜索推荐元年，为什么这么晚？之前的传统的基于内容的推荐，基于协同过滤的算法，FP_GROWTH增长树,ALS矩阵分解等等算法，都无法真正做到个性化。why?目前的国内的个性化推荐，还很初级，挑战还是很大的。我说一下我个人对个性化的看法。

关于个性化，我个人的理解是，比如A和B同时喜欢一个视频，A用户是喜欢它里面的插曲，比如莲花争霸里面的笑红尘，B用户喜欢里面的孙二娘的妹妹，长得漂亮。如果你用传统的算法， 捕捉到了用户浏览过这个视频很多次，然后就天真地认为用户喜欢武侠视频，给他疯狂地推荐这种类型的视频，我想用户是崩溃的，即使用户有了类似于上面的评论，你做情感分析预测，如果不能捕捉句子语义的多个维度，也是失败的。why?很多用户使用了今日头条时间久了都疲乏了，感觉推荐的东西都不太适合。现在我要正式地阐述一下本人对个性的理解：1.推荐的本质是用户特征和商品特征的语义相似度问题，没错，我把它归类于nlp中的语义相似度范畴，而并不是粗糙地分类问题。2.既然是语义相似度问题，如何捕捉到两者的特征是关键，这关系到个性化。所谓个性化，本人认为，因为用户是活人，不是死的，其兴趣必然会变化，而且个人喜好不同，就像上面的，A打4分，B用户也打4分，但是明显B用户非常喜欢那条裙子。个性化就是要捕捉到：①时序性：用户的兴趣变化②个人习惯特征：差异化。如果在特征抽取时把这两点结合起来，分别得到用户和商品的语义表示，做到动态变化的模型，然后做语义相似度运算，效果一定高于传统的cf。比如前面提到的是视频，如果能做到针对不同的用户，抽取出不同的局部特征，比如A用户喜欢里面的插曲，B用户喜欢里面的演员颜值，还有虽然都是打4分，但是情感倾向明显不同。这些问题，现有的技术可以尝试和解决，只不过需要方案和技术整合。

再回到句子的语义表示问题，有了这些表示，接下来可以进行语义相似度运算了。过去一年，SIF和siamese lstm表现优异。先说场景：我们做句子语义相似度运算，达到的效果是相似度为85%，91%等等，并不是粗糙地分类为0和1这么简单！因此convnet，DSSM等根本达不到我的要求，不能达到 state of the art。去年在siamese lstm的实验里，这个模型的核心是需要保留的，但还是有些粗糙，需要引入attention model（self_attention），进一步提升语义理解的能力，不做详细论述了。

下面到篇章的语义。过去一年，文章摘要的研究进展缓慢一些，之前本人提出的方案为siamese lstm + hierarchical attention，本质为：①上下文压缩②语义相似度运算。这是典型的抽取式的摘要。但实际上，有很多机器写作的需求，比如代替人工写新闻，咨询。或者是复述，这都属于生成式的摘要。而本人的研究方向为两者结合。对于一些相对较短的新闻资讯，抽取式的可以满足，而且目前抽取式的比生成式的容易一些，准确率也高。

以上是对语义表示的简单总结，语义理解除了语义表示和相似度运算外，今后更多的场景是与知识图谱融合，与语言逻辑结合，依赖多轮对话，slot填充策略，DST，DM，这也是今年的研究重点。总结起来，今年要做的研究：①个性化推荐的突破②高斯混合分布的w2v模型改进，非监督学习的语义理解③抽取式的和生成式的摘要结合。在自然语言生成这块儿，重点突破seq2seq生成语句的可读性。

语义理解是复杂的，是一个完整的生态圈儿，需要研发平台级别的，而不是简简单单一个音箱之类的。这意味着，做产品的AI创业公司，是游走在边缘的，很容易被淘汰。好了，到此为止，不多说了。

下篇博客，深入细化语义理解：http://blog.csdn.net/randy_01/article/details/79367590