雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按：人工智能的發(fā)展不僅是給社會(huì)帶來了巨大的變化與進(jìn)步，同樣也給我們每一個(gè)莘莘學(xué)子的人生帶來了重大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。本文的分享嘉賓就是一位緊跟隨時(shí)代浪潮，投身 AI 革命的踐行者。

在近期雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社舉辦的線上公開課上，來自新加坡國(guó)立大學(xué)電子及計(jì)算機(jī)工程系的霍華德博士分享了他的在 NLP 學(xué)術(shù)研究上的一些體驗(yàn)與心得。他本人的求學(xué)經(jīng)歷非常傳奇，在本科，碩士，博士階段分別讀了三個(gè)不同的專業(yè)，現(xiàn)在騰訊就職。

霍華德，新加坡國(guó)立大學(xué)電子及計(jì)算機(jī)工程博士，現(xiàn)為騰訊自然語言處理 算法工程師。學(xué)過材料，打過鐵，下過車間，燒過爐子，后轉(zhuǎn)行人工智能，有著豐富的轉(zhuǎn)行經(jīng)驗(yàn)。

以下是嘉賓的分享內(nèi)容：

自然語言處理（NLP）都有哪些用處？

簡(jiǎn)單來說，NLP 結(jié)合大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)進(jìn)行詞法分析，句法分析，語義分析等功能，主要用于搜索引擎和推薦系統(tǒng)，像包括用戶畫像，計(jì)算智能推薦廣告都會(huì)用到?，F(xiàn)在計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)也在和 NLP 有著更多的結(jié)合，比如最近很火的自動(dòng)駕駛。另外語音識(shí)別本身就有很多的 NLP 問題，不僅僅是簡(jiǎn)單的識(shí)別，還包括單詞的邊界界定，詞義的消歧，句法的模糊性等問題。

對(duì)于 NLP 技術(shù)，目前市場(chǎng)需求非常穩(wěn)固，而且會(huì)隨著 AI 的進(jìn)展不斷增張。目前 NLP 技術(shù)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)之一是語言的歧義性，比如下面這張圖片上的例子。

接下來給大家分享一些 NLP 中比較有意思的問題。也可以說是 AI 領(lǐng)域的比較有趣的問題。

高中數(shù)學(xué)有一個(gè)著名的概率問題，「一枚硬幣連續(xù)投了五次都是正面，那么第六次投還是正面的概率是多少？」機(jī)智的高中生會(huì)想，這騙得了我？這是獨(dú)立重復(fù)實(shí)驗(yàn)，概率還是 0.5！

可如果一枚硬幣連續(xù)投了一百次都是正面呢？一億次都是正面呢？是否還要堅(jiān)信出現(xiàn)正面的概率是 0.5？這個(gè)硬幣會(huì)不會(huì)被人動(dòng)了手腳，就只有正面呢？

當(dāng)大量的事實(shí)擺在我們面前，隨著數(shù)據(jù)越來越多，人應(yīng)該越來越相信這個(gè)硬幣有問題，越來越不相信硬幣的概率是 0.5，這才是最自然而然的感覺，這才是動(dòng)態(tài)的看待問題，而不是機(jī)械僵化的看待問題，而這背后就是貝葉斯思想。

高中老師告訴我們概率就是頻率；而貝葉斯告訴我們，概率其實(shí)有點(diǎn)像人對(duì)事物的信心。隨著證據(jù)越來越多，我們對(duì)事物的信心越來越強(qiáng)，也可以稱作概率。

直觀理解貝葉斯公式

好多同學(xué)都說不理解貝葉斯公式，接下來舉個(gè)例子幫助大家直觀的理解貝葉斯公式。

先來一個(gè)問題：一機(jī)器在良好狀態(tài)生產(chǎn)合格產(chǎn)品幾率是 90%，在故障狀態(tài)生產(chǎn)合格產(chǎn)品幾率是 30%，機(jī)器良好的概率是 75%，若一日第一件產(chǎn)品是合格品，那么此日機(jī)器良好的概率是多少？

這里需要用到貝葉斯公式，貝葉斯公式一點(diǎn)也不神秘，首先我們要是覺得兩個(gè)東西之間有關(guān)聯(lián)，那么他們就有聯(lián)合概率 ，聯(lián)合概率可以用鏈?zhǔn)椒▌t表示 ，這個(gè)是大家都學(xué)過的條件概率，Ａ和Ｂ同時(shí)發(fā)生的概率是Ｂ發(fā)生的概率乘以Ｂ發(fā)生下Ａ的條件概率，反過來一樣成立，所以有：

兩邊同時(shí)除以 ,得：

這就是貝葉斯公式。貝葉斯公式的范圍非常廣泛，只要兩個(gè)東西有關(guān)聯(lián)，能寫出聯(lián)合概率，就可以用貝葉斯公式。

機(jī)器有良好和故障兩種狀態(tài)，用Ａ表示。產(chǎn)品有合格和不合格兩種狀態(tài)，用Ｂ表示。直接套用公式算：

的概率等于：

所以：

從投硬幣到高斯分布（正態(tài)分布）

我們都知道人的身高是遵從高斯分布的。假設(shè)有 340 個(gè)因素影響你的身高，每個(gè)因素都有 0.5 的概率讓你長(zhǎng)高１cm，如：

• 你打不打籃球

• 媽媽的身高

• 爸爸的身高

• 愛不愛吃肉

• 喝不喝牛奶

這些因素里有的對(duì)身高產(chǎn)生不產(chǎn)生影響，就如投硬幣投到了０，有的讓你身高長(zhǎng)高１cm，如投硬幣投到了正面。而你最終的身高就是這 340 投硬幣累加的結(jié)果。如果你做１０萬次這樣的實(shí)驗(yàn)，你會(huì)得到下面這樣圖，是不是發(fā)現(xiàn)身高分布變成了正態(tài)分布。有些人運(yùn)氣好，多投了幾次正面，就多長(zhǎng)了幾厘米，長(zhǎng)到了 180cm；有的人運(yùn)氣差些，少投了幾次正面，就只有 160。但大多數(shù)人，運(yùn)氣都差不多所以都在 170 左右～這也是投硬幣實(shí)驗(yàn)的期望 (170=340*0.5)。同時(shí)，因?yàn)橥队矌鸥怕实挠绊?，運(yùn)氣超級(jí)好和運(yùn)氣超級(jí)差的都不多，所以高于 200cm 和低于 140cm 的男生都不多。

這背后是中心極限定律：「大量相互獨(dú)立隨機(jī)變量的均值都講收斂于正態(tài)分布」，其中有三要素：獨(dú)立，隨機(jī)，相加。

幸運(yùn)的是，人生不都是獨(dú)立重復(fù)實(shí)驗(yàn)，有些因素是我們可以控制的，可以努力的，如多喝牛奶，多打籃球，多蹦多跳，這樣就相當(dāng)于提高了某幾次投硬幣得到正面的概率，讓自己多長(zhǎng)高一些。

從投硬幣到泊松分布

日常生活中，大量事件是有固定頻率的，如：某個(gè)醫(yī)院平均每小時(shí)出生４個(gè)小嬰兒；某個(gè)王者榮耀服務(wù)器平均每秒鐘接到 500 次訪問請(qǐng)求；某個(gè)汽車站臺(tái)的候客人數(shù)等等... 想象你在婦產(chǎn)科工作，你的職責(zé)就是記錄嬰兒的出生情況，你知道平均每小時(shí)你會(huì)有４個(gè)嬰兒出生 。

泊松分布的產(chǎn)生

每十分鐘記錄一次

把一小時(shí)分為６段，每十分鐘記錄一次，這10分鐘里有嬰兒出生，就記錄１，沒有就記錄０。這樣每個(gè)10分鐘里有嬰兒出生的概率就是P=4/6  ,你每小時(shí)會(huì)記錄６次，有  k 個(gè)嬰兒出生的概率可以寫成：

如圖所示：

每一分鐘記錄一次

每一秒鐘記錄一次

從上面三張圖可以看出，每次的記錄都差不多。之后可以每毫秒記錄一次，每微秒記錄一次，每納秒記錄一次，但是這個(gè)概率分布的形狀都不會(huì)怎么變了，這時(shí)候就得到了泊松分布。

用貝葉斯方法挑西瓜

公式左邊是西瓜「是好瓜」的邏輯發(fā)生比，又稱作 logit，邏輯發(fā)生比大于 0 就說明是好瓜的概率較大。

最后發(fā)現(xiàn)等式右邊變成了各個(gè)特征的求和。特征值越大，說明這個(gè)特征對(duì)西瓜「是好瓜」的影響越大，相應(yīng)的說明這個(gè)特征是一個(gè)顯著特征。而值比較小的特征說明影響較小，不是一個(gè)很有效的特征，剔除掉也不會(huì)有很大的影響。

樸素貝葉斯分類

以上就是本次分享的全部?jī)?nèi)容，視頻回放鏈接：http://www.mooc.ai/open/course/447

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