自然语言处理NLP 2022年最新综述：An introduction to Deep Learning in Natural Language Processing

论文题目：An introduction to Deep Learning in Natural Language Processing: Models, techniques, and tools

深度学习技术在NLP中的应用；NLP研究中的主要资源，包括软件，硬件和受欢迎的语料库；主要局限性

一、简而言之

如机器翻译，问答，摘要等。涉及模型，系统和算法的设计和实施，以解决理解人类语言的实际问题。

将NLP分为 两个主要的子分支，分别是基础和应用研究：前者如语言建模，形态分析，句法处理或解析、语义分析；后者如从文本中自动提取相关信息（如命名实体及其之间的关系），语言之间的文本翻译，文档摘要，问题的自动回答，分类和文档的聚类。

最近的模型（如回答或检测欺骗内容）超越人类在各种任务上的表现。但是仍存在问题，如计算成本，结果的可重复性以及缺乏可解释性。

仅考虑最近的调查（自2019年以来），包括：主要NLP任务的分类；当前问题和未来工作的分析（重点是可重复性）；软件和硬件资源以及NLP中使用的主要语料库的描述。【一些相关工作】

二、任务和应用

序列分类：输入为一组序列，每个序列包括系列tokens，对应一个类别； 相关示例（情感分析，根据其极性对简短的文本进行分类；文本分类，找文本的主题（体育，财务…）；回答句子选择，从给定的段落/文本中选择最佳句子以回答输入问题）

成对序列分类：根据它们的相似性，语义和含义，比较和分类两个不同的序列，通常是一个二进制分类任务。输入为两个不同的序列，若表达相同的含义返回+1，否则-1；需要充分理解序列并提取有意义的语义表示，克服同义、多义等问题； 相关示例（Quora问题对挑战，从Quora找到重复的问题）

单词标注：每个token附加一个标签，输出空间由输入的每个元素的标签序列组成； 相关示例（命名实体识别（NER），从输入序列中确定相关实体（如名称，位置）；经典问题回答，使用输入段落涉及的概率分布，选择包含答案的span；语音部分（pos）标记，将文本中的单词标记为对应语音的特定部分（如动词，名词，形容词））

seq2seq：使用输入序列生成输出序列。与单词标记不同，输入序列和输出序列不直接对齐，且需要生成新句子（尽管输入输出都包含序列，但可能是不相交的集合）

三、NLP的最新进展

过去十年中的主要问题之一是定义token，句子和文件的适当有效表示。早期的one-hot编码存在2个主要问题（输入词由巨大的向量描述，其尺寸取决于字典大小；不同单词仅由正交表示，而单词之间有任意可能的语义关系）

Word2Vec，一种学习分布式低维单词级表示（称为词向量或单词嵌入）的有效方法，由一个浅神经网络组成（包括 CBOW和 Skip-gram两个模型）。被用于NER、情感分析、推荐、同义词识别等问题；提出的改进包括GloVe、fastText。

两篇单词嵌入的总结文献：前者从头总结，后者专注于跨语化环境

适当的句子和文本表示仍具有挑战性： 词袋 BOW 为主要方法之一。它将文档d表示为组成该文档的（可数的）单词集，可以计算为组成该文档的独热单词向量的和。

有意义的文档和句子级别表示的新方法，可以分为两个类别，即无监督文档嵌入技术（通常受到Word2vec的启发）和监督方法：无监督词/句子向量旨在提取可用于各种任务的一般表示，这些方法可通过语言模型目标函数（即单词序列上的概率分布）在大规模的未标注语料库上进行训练；监督方法使用显式标签来开发下游任务中使用的有意义的表示。

无监督方法：通过单词矢量的简单平均池化得到句子向量；直接扩展Word2Vec的不同方法（如Doc2Vec /ParagraphVector）；基于skip-gram相同结构的skip-thought向量（将原子单元由单词变为句子，试图根据目标句子重建上下文）；基于带GRU单元RNN的编码解码结构；fastSent（扩展skip-thought向量，使用CNN编码器和RNN解码器的组合）

监督方法：大多基于递归或卷积神经网络，通常在词向量之上构建一个神经网络，结合预训练词嵌入的特性、神经架构的弹性和监督的强度；用于序列分类的 CNN 的典型结构：将静态词向量作为输入， 然后由卷积层学习单词之间的语义关系；相关应用有神经机器翻译（MT），将seq2seq作为编码-解码器，将句子而不是短语作为输入，但存在长句子信息不能被压缩在固定长度向量中的问题，因此添加注意力机制。

ELMo 语言模型嵌入 受双向 RNN 的启发，不是使用静态词向量，而是查看整个句子，通过双向语言模型生成上下文词嵌入。 该网络是在未标记数据上预训练的多层 LSTM，表明通过微调网络，在下游任务中使用内部表示机制，可改进基准测试结果。

Transformer 是第一个完全基于注意力来绘制输入输出之间全局依赖关系的架构，取代了编码-解码器架构中最常用的循环层，质量好速度快。

现代 NLP 的两个主要支柱：在大型未标记语料库上预训练的语言模型；Transformer架构。

最流行的预训练Transformer模型之一是 BERT (Transformers的双向编码器表示)，通过联合调节所有层的左右上下文，从未标记的文本中预训练深度双向表示。 预训练由两个语言模型目标驱动，即掩蔽语言模型 (MLM) 和下一句预测 (NSP)。在预训练阶段后，微调网络可用于下游任务，如序列分类、单词标注、seq2seq等。

这些方法依赖于两个主要优势：(i) 架构强基于允许读取和跟踪整个输入序列的自注意力机制； (ii)预训练允许网络读取和理解文本、语义及含义。

受BERT启发，提出的其他预训练Transformer，如RoBERTa、ALBERT和DistilBERT（架构相同，细微差别）；基于相同概念的其他方法有GPT、Transformer-XL及其扩展XLNet。

在 跨多语言场景性能突出。 如在 104 种语言上预训练的多语言BERT（MBERT）在不使用明确的多语言训练目标的情况下开发跨语言表示非常稳健，且语言之间的词汇重叠在跨语言中的作用可忽略不计。

也被广泛用于 文本生成，即根据给定段落生成文本的任务，如摘要、翻译、聊天机器人。常用方法有GPT（生成式预训练)。GPT使用带有掩码自注意力的 12 层仅解码器transformer结构，在7000本未出版的书籍上训练语言模型。GPT-2增加层数、参数及上下文大小，引入Task Conditioning 概念，可使用相同的无监督模型学习多个任务，即对不同任务的相同输入产生不同输出。GPT-3为具有 1750 亿参数的自回归语言模型，人类难以辨别其生成的新闻；在零样本和少样本设置中有效，但生成长文本时连贯性不足、推理成本高、引发伦理和社会学问题。

四、资源

低级NLP模块（标记化、PoS标记…）和高级系统（文档分类器、模型…）；根据功能集、社区维度、可用性，选择了以下主要工具：

NLTK（自然语言工具包）：为超过 50 个语料库和词汇资源（如 WordNet）提供易于使用的接口，提供一套用于分类、标记化、词干提取、标记、解析和语义推理的文本处理库。

Gensim：用于主题建模、文档索引和大型语料库的相似性检索，包含流行算法的有效实现，如潜在语义分析 (LSA/LSI/SVD)、LDA、随机投影 (RP)、HDP，还包括几个Word2vec预训练模型。

SpaCy：可与 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Gensim 和 Python的AI 生态系统的其他部分无缝互操作，还包含各种预训练的词向量。

Transformers：为自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 提供通用架构（BERT、GPT-2、RoBERTa、XLNet…），有超过32种预训练模型，涵盖100多种语言、与TensorFlow 2.0 和 PyTorch有互操作性。

CoreNLP：Java、提供对 6 种不同语言的支持

Stanza：包括CoreNLP Java包的Python接口，支持70多种语言，为生物医学和临床任务提供专门的工具和模型。

小型研究实验室：使用自己的机器和几个负担得起的GPU，如 Nvidia RTX 2080-Ti 或 1080-Ti；不昂贵且不需要专门的冷却系统，但这些 GPU 不是为运行 24/7 应用程序而设计的，且内存量有限

大中型研究实验室：利用高性能计算 (HPC) 集群；按需 Web 服务，如 Amazon Web Services (AWS) 或 Microsoft Azure，以小时成本提供优化的GPU。

为特定目的选择最合适的 GPU 的 关键标准：训练速度（受 CUDA 内核数量、架构、频率…的影响）；最大批量大小需要的内存；效率，即TDP；管理 GPU 的系统；GPU 的成本（初始硬件价格、维护和能源消耗）

一些流行的GPU：Nvidia Tesla V100（2017-2020 年深度学习最知名和最快的 GPU，16/32GiB内存）；Nvidia Tesla A100（显着优于 V100，40GiB内存）；Nvidia Tesla T4（速度较慢但功耗低，适用于大型 HPC）；Nvidia Tesla K80（包含2个11GiB的GPU、便宜、采用被动冷却设计、可以有效安装在desktop上）；Nvidia Tesla M60（包含2个8GiB的GPU，更贵）、 Intel Xeon E5-2686-v4 (i)（CPU、包括2.3Ghz的18个物理内核和36个线程，支持用于快速矢量运算的AVX-2指令）

训练速度、综合考虑、功耗、其他方面

简要描述与NLP任务最相关的参考数据集（特别关注更适合DL方法的数据集）

问答：在给定问题和段落/短文本的情况下产生答案；主要有两个不同任务，答案句子选择(AS2)（选择构成/包含答案的句子）和机器阅读(MR)（识别代表答案的确切文本span）

前者基于语言学理论，利用单词重叠概念/基于冗余技术（简单的单词匹配优于各种复杂的系统）；随着神经网络的出现，提出比较-聚合框架的模型（为问题和候选答案生成上下文表示，然后比较这些表示，选择更能代表问题的候选答案）

斯坦福问答数据集 (SQuAD-1.1)为流行的开放域MR数据集，由一组 Wikipedia 文章中提出的问题组成，每个问题的答案为相应阅读文章中的一段文本/span；SQuAD-2.0进一步改进，加入编写的相似的50,000个无法回答的问题，任务还需判断段落是否不支持答案（答案触发）；但数据集中，包含问题的段落由一个简单的短段落组成，机器表现已超越人类。

得益于Transformer，QA主要朝着三个方向发展：由复杂用户生成问题和长段落组成的各种大型语料库，如Natural Question(NQ)、WikiQA、ASNQ；探索文本的提问者和回答者之间的交互（或对话），如上下文问答 (QuAC)和会话问答挑战 (CoQA) ；侧重于问题及其可理解性。

AS2的另一个相关资源MS-Marco，包含100,000个开放域问题和从Wikipedia检索到的相关文本。

情感分析：识别人们对特定事件或实体的感受，最受欢迎的应用涉及产品​​评论（预测用户对购买的商品或观看的电影的感受，公司可通过分析用户的评分和感受来改进其系统）；SA通常是一个序列分类任务，给定输入文本，系统返回代表感觉的标签。

IMDB 电影评论数据集、Sentiment140、论文评论数据集、多模态（IEMOCAP、MOSI及其扩展CMU-MOSEI）

机器翻译：OPUS（来自网络的翻译文本集合）、WMT（最重要的 MT 评估平台）、至少数亿字的并行文本（ParaCrawl14 和 OpenSubtitles）、MultiUN（联合国翻译文件的集合）、OPUS-100（以英语为中心的多语言语料库，涵盖100种语言）、WIT3（用于研究TED演讲的多语言转录）、语音翻译（MuST-C、Europarl-ST）

生物医学文本挖掘 (BioNLP) ：可提供结构化和快速访问可操作的生物医学信息；指文本挖掘和NLP技术如何应用​​于生物医学文献和文本的方法和研究（词分布无法直接从一般领域语料库转移到生物医学语料库）

生物医学 NER (BioNER)：从生物医学文档中提取相关的生物医学实体，如蛋白质、化合物或生物体名称；相关语料库；Biocreative社区；简单BioNER任务（概念识别，为检索到的实体分配一个标识符；关系提取，提取不同实体间的关系）

生物医学语义索引 (BioSI)：如根据层次标签（如MeSH）对生物医学文档进行分类；BioASQ社区（提供由专家手动注释的数千万个文档组成的大型语料库）

生物医学QA：回答与生物医学相关的问题；小的数据集，PubMedQA（专家手动注释，包含标记、未标记和人工生成的示例）、BioASQ；更大的语料库（问题大多是事实，无需太多推理就可以从上下文中提取答案）

GLUE和其他基准：用于评估模型在一组各种英语自然语言理解 (NLU) 任务上的性能；由9个不同任务组成，包括单句（语言可接受性、情感分析）和句子对任务（相似性和释义、语言推理）；相应数据集的大小差异很大，其内容从多个领域提取，评估指标随任务和数据集特征而变化。

被视为评估模型学习通用语言知识能力的工具，但其进一步研究空间​​有限（最先进模型的性能最近已接近非专家人类水平），因此又提出SuperGLUE（由几个具有挑战性的 NLU 任务组成）

生物医学语言理解评估（BLUE）基准：由5个任务组成（句子相似度、命名实体识别、关系提取、文档多标签分类和推理），包含10个数据集，涵盖具有不同数据集大小和难度的生物医学和临床文本。

其他资源：

NER：是最早开始采用定量评估的 NLP 任务之一；开放域文本中的相关实体通常是人、地点或组织；考虑英语以外的语言；如今主要吸引生物医学领域的研究人员。

词义消歧 (WSD)： SensEval-1、SemEval 2015 Task 13

词性标记 (PoS) ：Brown Corpus（第一个主要英语语料库，被用于有关词频和POS的多项研究）、Penn Treebank中的华尔街日报 (WSJ) 部分（包含 45 个不同的POS标签和500万个带注释的标记）；最先进的深度学习模型出现后，PoS 热度下降。

如今的关键场景有：历史语料库、注释数据较差的语言、跨语言。

五、当前的问题和未来的方向

流行的Transformer不能完全编码 整个文档，因为它们的复杂性与序列长度成二次方，并且它们的输入序列不能超过 512 个标记，这通常对应于单个段落。处理长文档的经典变体，如 Transformer-XL 和 Longformer（通过各种策略应用放松的经典自注意力）

计算成本高，预训练的Transformer通常包含 110-340百万个可学习参数，需要专门且昂贵的硬件。更轻的Transformer 和 蒸馏方法。

计算成本会对模型选择产生负面影响，并且很难对多个超参数（学习率、批量大小、预热调度器…）配置进行详尽的评估；而模型选择通常通过使用默认配置或单次运行来简化，会降低结果质量（降低了可重复性，如很少考虑统计显着性）

Transformer 和现代架构经常被用作黑盒工具，它们的输出很难解释。 可解释性是 NLP 应用在医学等敏感领域的一个关键方面，也引起了研究重视。

NLP 的 进一步研究方向包括：网络安全，如假新闻检测；工业应用，如虚拟助手（Alexa、Siri …）；基于最近的变分自动编码器或生成对抗网络实例的文本生成。

Original: https://blog.csdn.net/weixin_42567789/article/details/125178258
Author: Momahe
Title: 自然语言处理NLP 2022年最新综述：An introduction to Deep Learning in Natural Language Processing