產(chǎn)品經(jīng)理如何入門自然語言處理（NLP）？

自然語言處理，顧名思義即自然語言處理的技術，通常用縮寫NLP指代。各類產(chǎn)品經(jīng)理日常的工作中，會遇到大量自然語言處理的應用場景。以智能推薦為例，在待推薦物文本分類、主題分類等場景中都會用到。本篇以產(chǎn)品經(jīng)理的視角，談談如何入門自然語言處理。

統(tǒng)計模型

很多大牛對人工智能的抨擊在于，認為人工智能只是統(tǒng)計學，并不是真正的具有「智能」。在當前「弱人工智能」的時代背景下，學習統(tǒng)計模型仍然有非常重要的價值。

拿經(jīng)常用于分類場景的貝葉斯模型為例，在已經(jīng)拿到用于訓練集的語料中，可以通過統(tǒng)計得出A出現(xiàn)的概率、B出現(xiàn)的概率、在A出現(xiàn)的前提下B出現(xiàn)的概率，計算如果B出現(xiàn)同時A出現(xiàn)的概率（即給定B樣本計算出現(xiàn)A的概率），就可以直接從前面三個統(tǒng)計概率計算得出。

當然以上貝葉斯模型成立并且表現(xiàn)良好的前提是數(shù)據(jù)量足夠大，滿足大數(shù)定律。不難發(fā)現(xiàn)統(tǒng)計模型的精髓在于，假設數(shù)據(jù)量足夠大后，可以用已有樣本的統(tǒng)計情況，來做判別或預測。

閉環(huán)流程

NLP技術應用場景廣泛且松散，且在很多情況下，作為中間處理技術流程，不被最終用戶所感知。再加上近些年新的自然語言處理技術不斷出現(xiàn)，給想入門自然語言處理的產(chǎn)品經(jīng)理眼花繚亂，不知如何入手的困惑。

入門自然語言處理也需要講究MVP，以最小可行性的閉環(huán)，建立起初步認知，再不斷擴展和豐富NLP的知識體系，逐步建立大的框架和認知。

通常的自然語言處理任務可從「分詞」—>「構(gòu)建特征」—>「訓練模型」—>「分類或預測應用」。

以上流程中，除了分詞外，與機器學習通常流程一樣。英文一個個單詞本身就是分開的，是不需要分詞的。但對于中文來講，詞與詞之間是連接在一起的，需要將文本內(nèi)容，切分成一個個詞再處理。

完成分詞后，計算機無法直接理解漢字，需要通過將一個個詞，編碼成計算機可以理解的數(shù)字再做處理，這個階段即構(gòu)建特征階段。

特征完成后，再根據(jù)自然語言處理任務類型，決定采用哪種算法訓練模型，最后將訓練好的模型應用于特定的分類或預測任務上。一個自然語言處理任務就完成了。

標注與預處理

前幾年從事的智能推薦產(chǎn)品中，推薦系統(tǒng)本身以CTR作為優(yōu)化目標，實際是將點擊與否作為label，相當于用戶幫著做了分布式的標注工作。

傳統(tǒng)基于統(tǒng)計的自然語言處理任務中，大部分任務類型是有監(jiān)督學習，需要人在已有語料上做大量的標注工作，才能保證任務的正常進行。

例如情感識別是否為正向情感，就需要人在語料上，將一條條信息標出是否為正向情感。再將此語料作為訓練集訓練模型，生成情感識別的分類模型用于情感識別。

文檔的預處理通常是將拿到的語料做去除標點符號、停用詞、數(shù)字等處理，去除自然語言無關內(nèi)容，加快計算機計算和模型生成速度。

在完成以上處理后，可將文檔做分詞處理，再將詞作編碼處理即可。

常見任務及算法原理

自然語言處理通常有以下應用場景：分詞、詞性標注、主題識別、情感識別、文本分類、機器翻譯等。下面將主要應用及背后算法原理作簡要介紹。

有監(jiān)督的分類問題。無論情感識別還是垃圾郵件分類，本質(zhì)上都可以轉(zhuǎn)化為幾個目標類型的分類問題。按照貝葉斯公式的邏輯，將已有語料數(shù)據(jù)進行類型標注，基于統(tǒng)計模型的邏輯，訓練得到分類模型，將待識別內(nèi)容通過模型計算打分，根據(jù)閾值即可完成識別。例如二分類的情感識別，可以將0-0.5區(qū)間歸為消極情感，0.5-1區(qū)間歸為積極情感。多分類則是計算待分類樣本離哪個區(qū)間更近，即識別為哪種類型。

無監(jiān)督的分類問題。自然語言處理中，經(jīng)常會有主題識別任務，這類任務通常是采用LDA主題模型，核心邏輯是將文章劃分為「文檔」—「主題」—「詞」的三層邏輯，以無監(jiān)督學習自動完成按照主題的詞聚類。由于是無監(jiān)督學習，需要根據(jù)實際情況指定學習出的主題個數(shù)，最終選擇主題個數(shù)最合理的結(jié)果。依賴人的主觀判斷和理解一系列詞背后組成的主題。

生成問題。生成問題常見的有文本糾錯、詞生成、句子生成、機器翻譯等。生成問題從統(tǒng)計學邏輯上講，是基于已有語料的統(tǒng)計，計算出接下來要生成內(nèi)容的概率。拿機器翻譯舉例，需要事先準備好中英文對照的大量語料，基于語料，機器學習到中英文詞對照、短語對照的知識，最終在翻譯場景下，輸出中文或英文相應的翻譯內(nèi)容。

再拿隱馬爾可夫模型做詞性標注舉例，基于已經(jīng)標注的語料，隱馬爾可夫模型可以學習到詞與詞之間詞性的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，基于這個概率可以計算出一個詞屬于哪種詞性。

深度學習的應用。CNN構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡，比較適合解決NLP分類問題，但由于沒有記憶，無法解決生成問題。RNN相較于CNN可以解決一定長度記憶問題，適合解決NLP領域一定長度的生成問題，例如詞生成，但無法保留長期記憶。LSTM具有長期記憶的手段，可以做生成句子的任務。

NLP應用價值

文本是最常見的生產(chǎn)資料，產(chǎn)品經(jīng)理學習NLP的原理及應用，可以開闊解決問題的視野。

拿在線教育行業(yè)舉例，利用自然語言處理能力，可以自動識別出學生評論的情感傾向，可以輔助老師進行作文批改、自動出題、自動解題。

不難看出，自然語言處理的應用場景，并非人做不了，而是可以替代人類的手工勞動，大大提升任務的效率，將人解放出來，做更有價值的工作。

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