自然语言处理在 2017 年有哪些值得期待的发展？
深度学习目前已经在NLP领域站稳脚跟 ，但是还没有成熟到像语音和图像那样可以和人类PK的程度，所以目前还是上升期，有三个点非常值得关注： 1. 深度学习最初进入NLP走的是端到端的路线，靠无需人工特征知识即可达到state-of-art的卖点在NLP站稳脚跟。但是后面的发展过程中大家逐渐发现，只靠端到端是不行的。这个不仅仅是因为很多NLP任务监督数据匮乏的问题，因为在机器翻译这种语料充足的任务中，纯端到端的方法有很快遇到了瓶颈。所以大家把目光重新投向传统方法，和传统方法结合，借助外部知识来提高端到端模型的表现逐渐成为主流。机器翻译作为NLP领域中深度学习应用最成熟的方向，这一点尤为明显。2017年，这种结合的思路应该会进一步发展并向对话、摘要等其他NLP任务扩展，同时也会有更多通用的结合方法出现。 2. 强化学习开始在NLP发力。AlphaGo的成功带来了强化学习的一轮热潮，大家很自然的会考虑用强化学习解决NLP中的一些问题。多轮对话是强化学习非常自然的应用场景，而chatbot的火热又在里面添了一把柴。另外强化学习在信息检索这种传统场景中的应用也值得关注，如多轮搜索。还有一点就是文本生成，目前文本生成还是很初级的阶段，而文本生成是可以看做一个马尔可夫决策过程，用强化学习解决的，因此很期待后续强化学习在这方面的应用。 3. GAN在NLP开始发力。GAN在图像领域取得巨大成功，大家很自然的会想到把对抗的思路引入到NLP领域。目前除了在文本生成任务中结合GAN和强化学习的应用之外，多任务学习中也有对抗思想的引入。目前GAN在NLP中的效果还很一般，这个主要受制于NLP离散特性带来的梯度学习困难，因此GAN算法针对离散场景的改进是一个很有价值的研究方向，而由此带来的NLP任务突破则很值得期待。另一方面，GAN由于刚刚进入NLP领域，它的生成模型部分一般直接套用现有的复杂模型，而判别模型则比较简单，因此有很大改进空间，例如从matching方向借鉴一些更复杂的匹配模型。 先写到这里，后续想到了再补充。