基于自然语言生成技术的人工智能应用

肖烨晗

摘 要 本文首先对人工智能、自然语言生成技术进行了简要的介绍，从而对自然语言生成技术在“微软小冰”中的应用、自然语言生成技术在汉语言幽默自动生成中的应用展开分析，并根据人工智能与自然语言技术结合的实例，总结了人工智能和自然语言技术的结合对生活的改变。

关键词 自然语言生成；人工智能；微软小冰；汉语言幽默

中图分类号 TP3 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（2019）232-0155-02

自然语言生成技术对人工智能的发展有多方面的影响，如可以改善人机关系、方便人机互动等，将人工智能推向另一个更高的层面。本文主要从人工智能概述、自然语言生成技术概述、自然语言生成技术在“微软小冰”中的应用和自然语言生成技术在汉语言幽默自动生成中的应用出发，浅析自然语言生成技术在人工智能领域的应用。

1 人工智能概述

人工智能是一门研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴科学技术。它诞生于20世纪50至60年代，经过了几十年的发展，已经逐渐成为了计算机学科的一个重要分支[ 1 ]。下文将对人工智能发展史、人工智能的分类、人工智能的主要应用领域3个方面来介绍人工智能。

1.1 人工智能的发展史

在1936年，英国数学家图灵（A.M.Turing）提出了著名的图灵机模型，而之后他又在1950年所发布的《计算机能思维吗》一文中，提到了机器能够思维的论述，为人工智能技术的发展方向和模式打下了基础。1956年，达特茅斯会议（Dartmouth）中第一次提出了“人工智能”这一概念，成为人工智能的起点。60年代，自然语言通讯成为当时的研究热点，这标志着人工智能技术掀开了崭新的一页。70年代，经过不懈的研究，一批具有专家水平的程序系统相继问世，知识专家系统飞速发展。80年代以后，更多的科学家围绕人工智能的知识表示、推理、学习进行新的研究。现今，人工智能的应用得到了新的推广，开始向更多更大的方面进行推进。

1.2 人工智能的分类

人工智能可分为强人工智能和弱人工智能两大类，而“强人工智能”又可分为类人人工智能和非类人的人工智能。“弱人工智能”指的是不具备自我思考、自我推理、解决问题能力的人工智能。而“强人工智能”具备了自主感知、自主思维和自主行动的能力。类人的人工智能，机器完全按照人类的思维和行动方式来执行；非类人的人工智能则是有特殊的思维和行动方式，不会按照人类的模式来活动。目前，人类所研究的人工智能还处于弱人工智能阶段[ 2 ]。

1.3 人工智能的重要领域

经过半个多世纪的发展，人工智能目前有很多的研究和应用领域。智能检索、模式识别、专家系统和神经网络是其中最重要的4个领域，以下将分别介绍这些领域。智能检索是结合了人工智能技术的新一代检索技术，可以从现今信息爆炸的时代中准确的找出我们所需要的信息。智能识别是计算机实现对环境和个体的自动判读和处理。目前在文字、语音、指纹的识别，医学诊断的方面有很大的应用。专家系统可利用某一领域的专门知识求解专门问题。人工神经网络（Artificial Neural Network）是由大量神经处理单元互联而成的网络，是对人脑的抽象和模拟。人工神经网络是为了获得一个问题的结果，而有针对性的解决技术。人工神经网络具有很强的学习能力，可以很好代替人工来完成一些复杂工作。

2 自然语言生成技术概述

自然语言生成（Natural Language Generation）是人工智能和计算机语言学的一门分支，而语言生成系统就是基于语言信息处理的计算机模型。自然语言生成的工作过程是从抽象的概念开始，逐步通过系统的语法规则来生成文本。开发运用自然语言生成技术有两个主要目的：一是利用语言知识来生成文本、分析报告、帮助消息等；二是作为鉴定特殊语言的一种手段，从理论和描述上，工作过程与研究自然语言有着密切的联系[ 3 ]。这充分说明了自然语言生成技术的重要性。

2.1 自然语言系统结构

自然语言系统体系结构包括内容规划、句子规划、和表层生成3个基本功能模块。内容规划确定内容并完成结构规划，句子规划则是进一步明确规划文本的细节，而表层生成则是将句子规划后的文本描述映射到文字、标点等方面，形成表层文本。也就是说，前两者决定输出的内容，而第三者决定输出的方法[ 4 ]。

2.2 自然语言生成发展与现状

自然语言生成技术已诞生近半个世纪，科学家们一直致力于使这项技术能够更加成熟。首先是在特殊语言状况下广泛深入处理；另一方面是在同一环境下使用多种语言进行生成。一般情况下，人工智能系统并不关心输出数据（即句子）的细节。人工智能目前对人类语言的理解上存在局限性，不能完全代替人类[ 5 ]。目前自然语言生成技术存在着数据集缺乏；生成文本短，数据简单；评价方法不独立；无法满足商业应用等问题[ 6 ]。这说明，现在的自然语言生成技术还需要进一步研究和发展。

3 在“微软小冰”中的应用

微软小冰已经升级到了第六代。在4年前微软小冰刚刚出现的时候，很多人对它的看法只是一个单纯的聊天工具。在第三代的时候，小冰平均每次和用户进行16组对话，这是一个十分惊人的数字，是当时同类产品的8倍[7]。而到了第六代的时候，小冰得到了全面的提升，甚至有了自己的全息影像。小冰的EQ和IQ得到了充分的升级，现在的小冰已经支持全双工使用共感模型，而同时创作等能力也得到了升级。微软中国通过使用自然语言生成技术，创造出了一个超前的产品。第六代的微软小冰已经是一个完整的情感计算框架[8]。小冰取得这么大的成就，得益于自然语言生成技术的不断完善。这短短四年，已经可以看出自然语言生成技术的发展速度是十分快的。

在微博上，有网友问小冰：“照片里的人是谁？”，而小冰回答“咳咳，就是最美丽可爱的美少女我啊。”首先，小冰通过文字识别和分析提取出了问题是在询问人，而之后，小冰通过图像分析识别出了照片里的人是自己，再经过系统，得出回答的关键词，并进行加工，最后回答了这个问题。由此可以看出，小冰現在已经具有了更加完善的系统，可以轻易做到很多其他人工智能做不到的事情了。

目前，類似小冰的聊天机器人正在逐步发展，为可以在使其具有更加完备的处理系统，更加像人一样思考上做出努力。

4 在汉语言幽默自动生成中的应用

幽默是人类所特有的复杂认知行为，分为语言型幽默和非语言型幽默。语言型幽默是在语言文字表现上的幽默，而非语言型幽默则是在语言之外的方面表现的幽默。目前的自然语言生成技术不具备生成高质量故事的能力，所以在汉语言幽默上自然语言生成技术还需要进一步的发展[ 9 ]。

如果计算机具备了类似于人类的幽默感， 就可以认为计算机本身具有了一定特点，且这些特点极具创造性与个性。计算机在完成复杂任务的同时，也可以借助这种幽默提升用户的体验。同时，如果人工智能具有了幽默感，将会为我们的日常生活增添许多乐趣。

5 总结与展望

目前自然语言生成技术已得到了广泛的应用，和很多的系统进行了有机的结合。自然语言生成技术具有很多的用途，未来一定能和更多的方面进行结合。但其本身作为系统，并没有办法像人一样进行处理，还比较死板。而人工智能目前处于弱人工智能的阶段，人工智能还无法具有情感，但可以根据所获得的知识，在某些方面胜过人类。

这两项技术目前仍处于萌芽的阶段，需要不断进行研究。就自然语言生成来说，如果能使自然语言生成更加类似于人类的表达应该是接下来一个十分重点的研究科课题。而对于人工智能来说，使人工智能更加聪明，更加多变，更好适应人类社会生活则是十分重要的研究。相信在将来，这两项技术间的融合能够更加完美地进入人类的社会生活。

参考文献

[1]邹蕾，张先锋.人工智能及其发展应用[J].信息网络安全，2012（2）：11-13.

[2]本刊编辑部.人工智能概述[J].保密科学技术，2017（11）：8-9.

[3]张建华，陈家骏.自然语言生成综述[J].计算机应用研究，2006（8）：1-3，13.

[4]于振龙.基于LSTM的自然语言生成技术研究与实现[D].北京：北京邮电大学，2018.

[5]蒋茜谦.人工智能已经掌握人类语言了吗[J].计算机与网络，2018，44（24）：16-17.

[6]曹娟，龚隽鹏，张鹏洲.数据到文本生成研究综述[J].计算机技术与发展，2019（1）：1-6.

[7]张文彬.微软小冰进化第三代 拥有图像识别能力[J].计算机与网络，2015，41（15）：14-15.

[8]陆飞.第六代微软“小冰”正式发布[J].计算机与网络，2018，44（15）：73.

[9]谭红叶，闫真，李茹，等.迈向创造性语言生成：汉语幽默自动生成的探索[J].中国科学：信息科学，2018，48（11）：1497-1509.