21世紀(jì)以來人類創(chuàng)造了海量的自然語言文本數(shù)據(jù)，但苦于沒有“語言媒介大師”，即使擁有共同母語的雙方也可能出現(xiàn)“語言隔離”，更不要說人機(jī)自然交互了。人類日常接觸的語言可以分為通用語言和專業(yè)語言：通用語言往往口語化嚴(yán)重，語法雜亂，信息量不足；專業(yè)語言需要結(jié)合行業(yè)知識(shí)，有特定的文法，個(gè)性化突出。語言特征復(fù)雜多□，語種語義理解差異化明顯，如何自動(dòng)化、智能化地理解語言成為各行各業(yè)的痛點(diǎn)。自然語言理解應(yīng)運(yùn)而生！通過對人類語言信息的抽取、歸納、總結(jié)，自然語言理解成為□重要的人工智能成果的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)之一，被業(yè)內(nèi)人士稱為人工智能皇冠上的明珠。當(dāng)然路要一步步走，語言的理解首先要解決語言處理問題。伴隨海量用戶數(shù)據(jù)（互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)、行業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、百科和領(lǐng)域知識(shí)）、人工智能算法、集成AI芯片的規(guī)模算力平臺(tái)不斷涌入，自然語言處理領(lǐng)域已經(jīng)樹立了一座座里程碑。從早期的符號(hào)學(xué)派專家系統(tǒng)，到統(tǒng)計(jì)語言學(xué)□□興起，再到Word□vec預(yù)訓(xùn)練語言模型將語義工具應(yīng)用落地，各種深度學(xué)習(xí)框架（TensorFlow、Torch、Paddle Paddle）不斷更新……我們似乎摸到了認(rèn)知的大門�！�018年，隨著谷歌BERT預(yù)訓(xùn)練語言模型橫空出世，語言理解領(lǐng)域也開啟了“ImageNet”時(shí)代篇章。緊接著，XLNet、ERNIE、GPT-3等新模型，以及注意力機(jī)制、Transformer、圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等新結(jié)構(gòu)層出不窮，不斷刷新各大任務(wù)榜單的記錄（state-of-the-art，SOTA），推動(dòng)了整個(gè)語言理解水平的持續(xù)發(fā)展。
　　當(dāng)然，上述自然語言處理還需要語義知識(shí)的配合，基于語義知識(shí)搭建的知識(shí)圖譜就成為行業(yè)應(yīng)用的關(guān)鍵一環(huán)。知識(shí)圖譜是在知識(shí)工程和語義網(wǎng)的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，□01□年谷歌正式提出了“知識(shí)圖譜”一詞，隨后知識(shí)圖譜逐漸成為互聯(lián)網(wǎng)公司的底層基礎(chǔ)設(shè)施之一。通用知識(shí)圖譜主要有DBpedia、Freebase、YAGO、Wikidata等百科知識(shí)庫。在吸收了WordNet、FrameNet、Hownet等語言知識(shí)精華后，ConceptNet、Concept Graph等常識(shí)知識(shí)圖譜也不斷涌現(xiàn)，為語言理解奠定了背景知識(shí)基礎(chǔ)。隨著知識(shí)圖譜、多模態(tài)數(shù)據(jù)的引入，知識(shí)蒸餾和模型壓縮進(jìn)一步推動(dòng)了語言處理和語義理解的應(yīng)用步伐。目前，市面上已經(jīng)常見面向C端用戶的智能音箱、智能導(dǎo)航、智能客服、聊天機(jī)器人、機(jī)器翻譯工具等產(chǎn)品，一些SaaS平臺(tái)也處于初級(jí)體驗(yàn)階段，這印證了自然語言理解行業(yè)的廣闊發(fā)展空間。
　　自然語言理解當(dāng)然不止于日常應(yīng)用，它已逐漸向各行各業(yè)賦能，推動(dòng)語言理解成果向行業(yè)轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)化。面向B端的各垂直行業(yè)（例如金融、醫(yī)療、公安、電商等）及細(xì)分領(lǐng)域逐漸有相應(yīng)的圖譜產(chǎn)品落地。但是到目前為止，語言理解服務(wù)多體現(xiàn)為項(xiàng)目合作、平臺(tái)調(diào)用、服務(wù)賦能，其工業(yè)落地效果面臨更多的需求挑戰(zhàn)。一方面供求雙方在業(yè)務(wù)理解方面差距巨大，另一方面溝通合作也由于存在信息交互隔閡，這些都嚴(yán)重制約自然語言理解項(xiàng)目或產(chǎn)品落地。如何圍繞行業(yè)需求，仍然需要結(jié)合行業(yè)知識(shí)構(gòu)建知識(shí)圖譜，將自然語言處理與知識(shí)圖譜更好地融合，才能直擊垂直行業(yè)落地應(yīng)用的痛點(diǎn)。
　　站在自然語言理解需求爆發(fā)和落地困境的十字路口，我們該如何看待自然語言理解的優(yōu)勢與不足，如何更好地推動(dòng)自然語言理解在垂直行業(yè)的應(yīng)用落地呢？這正是本書想要重點(diǎn)探討的目標(biāo)。隨著國家對人工智能、知識(shí)產(chǎn)權(quán)等行業(yè)的日益重視，我們將進(jìn)入產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的全新時(shí)代！創(chuàng)新需要保護(hù)和激勵(lì)，創(chuàng)新知識(shí)需要挖掘和利用，而這些知識(shí)正沉積在以專利為代表的知識(shí)產(chǎn)權(quán)文本中，目前全球已經(jīng)有超過1.□億篇專利文本，等待知識(shí)圖譜賦能。從這個(gè)行業(yè)視角進(jìn)入，我們似乎可以揭開行業(yè)落地之謎。
　　本書通過對自然語言理解的思考和各類算法模型的闡述，結(jié)合對知識(shí)圖譜的認(rèn)知，講解作者團(tuán)隊(duì)幾年來在自然語言處理和行業(yè)知識(shí)圖譜方向的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，旨在拋磚引玉。本書即將付梓之時(shí)，一個(gè)新的生命也將誕生，謹(jǐn)以此書獻(xiàn)給我們即將出生的寶貝。
　　這本書將始終是草稿的狀態(tài)，如果有人問何時(shí)成稿，我們想說下一版！因?yàn)檫@個(gè)主題“Never-End Learning”�，F(xiàn)在，我們僅期待本書可以幫助大家打開那扇大門，初步體驗(yàn)自然語言理解的行業(yè)落地之道。