NLP的工程化，不是一个个算法的积累，也不是一个个任务的独立国家优化，而应当是系统工程，综合考虑到语言、计算出来、场景等多种因素，大大演变融合，谋求效果失望解法的过程。根据赫伯特．西蒙（图灵奖和诺贝尔奖双料获得者）的受限理性模型，受到所处环境的高度复杂性和受限的信息加工能力容许，因此NLP应用于落地时，我们不有可能遵循”线性规划“的策略，而应当以提供当前可拒绝接受的“失望解法＂为目标。＂拟合解法＂可以作为实验室环境下的研究目标，而”失望解法“是工程化的条件下我们唯一的自由选择。
我们明确提出了“语言、计算出来、场景”三角形失望解法的NLP工程化技术路线，期望从工程化的角度，综合语义的符号化回应、传统语言学的科学知识回应、深度自学的算法模型等多种技术，在明确场景市场需求的约束下，找寻NLP工程应用于的失望解法。最小化的语言特征是基础的语言资源基础的语言特征是受限的，否则，语言将呈圆形不平稳态，人们之间互相理解语言也将不有可能。基础语言特征，还包括词库、词汇的句法语义属性、词汇之间的关联性（同义、反义、上下位）等。
比如，“击败”是一个动词，“高兴”是动物的一种情绪，“胜利”和“告终”的反义关系，“胜利”和“击败”的同义关系等。这些词语的意思和它们之间的关系，无论在那个行业场景中都是基本恒定的。我们早已建构了中文、英文的基础语言特征集，其中还包括80000多个常用词汇，覆盖面积了大部分常用词汇。
多达中文常用的5万个词可以覆盖面积人民日报新闻用词的99％。基础的语言特征集是分类的，比如针对情感计算出来的基础语言特征中包括了140多种情绪。
基础的语言特征集，必需通过人工方式建构。我们有30多人的语言学团队，经过长达10年的累积，已可行性建构完备。语言特征的一般化是必须的计算技术语言的用于是动态的，特定场景下的新词、新的用法不会层出不穷的经常出现。
比如“深度自学”原本不是一个词，但近几年被普遍用于，特指一类神经网络算法。这一类的特征回应，可以使用机器学习算法（还包括深度自学），从现实语料中自动自学，对基础语言特征展开扩展和一般化。
利用机器学习算法，也可以展开同义词的一般化，比如“查阅、苏利亚、查一查、查找一下、查寻一下”等是“查找”的同义词。同时，也可以积极开展词语关联的一般化，比如“马云－阿里巴巴”的关系和“马化腾－腾讯”的关系类似于等。
机器学习获得的新词、新的用法，可以通过相近度计算出来等算法，将自学结果与基础语言特征偏移，以取得新词对应的语言属性。比如“深度自学”是一个名词，是“算法”的下位，与“神经网络”同义等。
偏移操作者确保了一般化特征的一致性。语言和算法的有效地融合是关键根据每一类语言结构的特点，有指导的自由选择算法。比如，对于汉语的流水句的处置，哪些语言特征是流水句的转录特征，流水句否合适LSTM算法，哪些特征参予LSTM的运算等。
而不是针对所有句法结构，使用一种LSTM模型来展开句法分析。语言结构因为其动态性，不合适把结构本身作为机器学习的输出，而应当在输出外侧，通过语料标示或规则设计，把结构更进一步抽象化沦为一个更加抽象化的特征，输出给机器学习、深度自学算法。如在形容词谓语句的分析中，“形容词短语”作为一个抽象化特征，输出给句子分析算法，而不必关心“形容词短语”是用什么算法获得的。忽略，机器学习算法的输入，必需以语言特征或语言结构的形式，这样才能确保结果的可解释性。
我们指出，深度自学只是NLP算法库中的一部分，或许只在某一个明确的环节中效果最差，对机器学习（深度自学）算法的“有的放矢”的用于，是NLP工程化的关键。应用于场景是无法规避的约束条件应用于场景是NLP应用于的市场需求和用于环境，有所不同的应用于场景，其约束条件是有所不同的。
有的场景是处置营销数据的，有的是处置客服数据的；有的场景可以获取大量的标示数据，有的不能获取受限的业务规则；有的场景是实时的，有的是异步的。NLP应用于必需在符合场景约束的前提下，自由选择处置流程、计算出来算法、语料资源等内容的配备。比如，对某种程度一批数据，某种程度一个文本，营销场景和客服场景的输入拒绝几乎有所不同，所用算法也可几乎有所不同，客服场景可以用分类算法，但营销场景或许必须用提取算法。很多NLP应用于场景下，客户都期望在很短的时间内、在没训练语料的情况下，较慢看见NLP应用于的效果，构建“冷启动”。
比如某电信企业，客服的动单分类有2000多项。电信自己整理了3个多月，每一个分类下的数据都很少，但电信也不有可能在每一个细分小类，都协助我们训练出有那么大量的数据，获取给机器学习算法训练。
“冷启动”的关键是规则方法与机器学习方法的有效地融合。第一步，使用规则方法，建构一批应用于规则，对应用于场景下的典型语料，展开规则分析，针对性的提供特征，并对典型语料展开标示。第二步，把典型语料的标示数据，作为机器学习算法的样本，利用各种机器学习（深度自学）算法去做到扩展、一般化。
对一般化的结果，使用取样方法，展开人工校验，重新加入到典型语料中去。这样循环处置，构成一个良性循环，大大的迫近客户拒绝。NLP工程化的目标NLP系统的研发与应用于，既必须认同语言学科学知识，以语言学科学知识为指导，又必须充分利用机器学习（深度自学）技术的计算出来优势，以机器学习为工具，持续递归发展，才能在工程应用于中充分发挥NLP的能力，构建失望解法。
NLP工程化希望超过以下目标：（1）可解释性，NLP系统输入的结果，应当合乎基本的语言学规律，可以用语言学的术语展开说明，而不是得出一堆杂乱无章的数据，让用户从沙海淘金。（2）一致性，NLP系统的处理过程，应当是随着处置对象的层次和深度，而逐步变换模块，下级模块用于上级模块的结果，便利展开优化。而不是针对每个任务，使用“一竿子挂究竟”的简单算法，中间过程几乎是黑盒子。
（3）即用性，NLP系统的应用于，必须做即插即用的“冷启动”，或者是在较小的数据集上展开规则阐释和实训练。一切必须用户标示海量数据，才能启动的NLP系统，都是耍流氓。
（4）可迁移性，NLP系统，应当在不必大的改动前提下，才可迁入到类似于场景。而不应当是千人千面，过分个性化。（5）自知之明，NLP系统的终极目标是做自知之明，系统对输入的结果应当有具体的置信度，哪些结果一定确保是对的，哪些一定是不该的，哪些是不确认，必须人工干预的。
有了可信的自知之明的能力，NLP系统才不具备了超过人类解读水平的基本条件。近两年很多媒体报道，计算机在读者解读、机器翻译等领域多达了人类水平，只不过是媒体的一种夸大其辞的误导，计算机只是做到了末端到端的给定，给定结果与标准答案做到了个百分比的统计资料。计算机对读者解读的内容一无所知，对给定结果的是非没什么概念，从自知之明的角度取决于的话，计算机的水平有可能还约将近小学一年级学生的水平。
语言解读是人工智能皇冠上的明珠，要超过确实的理解能力，道阻且宽；正确处理好语言、计算出来、场景的融合，NLP技术早已可以在非结构化并转结构化等应用于方向上大展宏图，获得极大的商业价值。自知之明的NLP终极目标，任重道远，我们将与您一路同行。
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