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NLP领域为什么独角兽公司少?【行研周报】

作者:
应用广,但商业价值还不够高

不到一周前,百度提出知识增强的语义表示模型 ERNIE(Enhanced Representation from kNowledge IntEgration),并声称,其在语言推断、语义相似度、命名实体识别、情感分析、问答匹配等自然语言处理(NLP)各类中文任务上的验证显示,该模型效果全面超越谷歌的语义表示模型BERT。  此前,计算机视觉领域起家的云从科技也宣布在NLP上取得新进展。云从科技表示,与上海交通大学基于DCMN算法,提出了一种新模型,使机器阅读理解正确率提高了4.2个百分点,并在高中测试题部分超越人类。  其实在2018年,NLP业界也有不少突破,如在2018年10月,谷歌AI团队新发布的BERT模型,在11种不同NLP测试中创出最佳成绩。  不过,从底层技术的进步到工程化上的进步,其实还有一定距离。  相比于视觉识别和语音识别,自然语言处理难度更大,甚至被成为AI皇冠上的明珠,尽管技术上有一些突破,但目前自然语言处理的发展成就不及视觉识别和语音识别,识别的成功率远低于视觉和语音。  人工智能被戏称为“人工智障”,基本也是因为机器还不能有效识别人类的语言。在应用场景和商业价值方面,目前自然语言处理也不及二者。  虽然目前其盈利性堪忧,但NLP依然是人工智能领域里一个极为重要的分支,那么,我们今天就来分析一下NLP的突破难点,并盘点一下NLP的技术与应用领域。