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李维:NLP 工业研发的掌故

1.施乐PARC实验室对成果做技术转移和产品孵化,spin off了一家叫做 Inxight 的公司,是工业界的NLP leader。在 PARC FSA(有限状态自动机)研究的基础上,推出一个 LinguistX 的平台,从浅层开始做起,Stemming, POS,NE,多语言。FSA 特别擅长 stemming (主要是削尾)和 morphology(词法分析),就是对词的各种分析。

2.NLP 做平台的,做 component technology 的,很难在市场生存发展。Inxight 在融资10+轮后,终于撑不住了。白菜价卖给了 SAP,最后不了了之。

3.Component technology 很难活,但是从这个源头,还是引出了另外两家步 Inxight 后尘的。一个就是 Ron 创立的 Powerset,Ron 是拿它做 parsing,向深度进军。另一家是BASIS,现在还活着,在旧金山,只做 stemming,多语言,那是向广度进军。

4.Powerset没有产品,只做出了一个技术 demo,证明 parsing 对搜索有用,比关键词高一筹。

Parsing 对搜索的好处是精准,因为语法结构的匹配代替了没有结构的关键词查询。譬如要搜索微软都并购过哪些公司,关键词就很难找到好的结果。可是Powerset 在 parsing 基础上的搜索或答问,就可以整出非常漂亮的结果。行内叫做 SVO search(主谓宾支持的结构化搜索)。结果一定是漂亮的,因为把句法结构加入了,微软必须是主语,并购必须是谓语,那么出来的结果就不会不干净。SVO 就是parse的主干,主谓宾,语言学叫 argument structure,是 parsing 的核心结构。

5.n万小时定律。大体是,NLP入门需要一万小时(大约五年工龄),找到感觉需要两万小时,栽几个有意义的跟头需要三万小时,得心应手需要四万小时,等你做到五万小时(入行25年)还没被淘汰的话,就可以成精了。那是一种有如神助、如入无人之境的感觉。

6.高精的NLP技术虽然很难,但技术的确不是问题,问题在于产品。从 NLP引擎 mapping 到产品或产品的 features,这里面有千百种组合,哪种组合能在市场上站住,到目前为止基本是盲人摸象的过程。为了减少盲目性,产品经理和制定产品策略的老总至关重要。

7.parsing 和搜索的关系。parsing 完再搜一定是效果好的,因为搜不到就backoff 到关键词。你可以肯定高于搜索,问题是成本。搜索完再根据情况调用parsing,也是可行的。

8.query来了,有个 routing 的process,这个 routing 可以包括局部搜索探路,也可以包括其他的策略,总之是,应该可以找到一类 query,这类 query 最适合用 parsing 来回应。最好是那些关键词最难回应,而结构最拿手的。如果这个子集能大体确定,那么 parsing 在互联网搜索上是大有可为的。其实,目前的搜索巨头,在利用 parsing 的路上走得太慢。

9.query understanding 是非常重要的一个环节,可是做的人痛苦,两三个词玩不出语言学的名堂来。做 text 的人面对的是整个互联网。query 是语言中的一个分子,那种感觉是不一样的。

原文链接:泥沙龙笔记:把酒话桑麻,聊聊 NLP 工业研发的掌故

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