【专家剖析】机器人要如何理解中文

在自然语言处理机制上，如何衡量机器人理解一句话时，通常是透过符号化的方式，来理解这句话的意思，也就是以自动化方式，对于这个句子进行标记后，看能不能跟以前标过的相似句子产生同样的语法、语义分析，还有背景知识结构的标记结果，如果一致，就可以说，机器人理解了这句话。

有别英文语言，机器人要看懂中文其实很困难，因为中文的语法结构松散，以达到语意沟通目的为主，所以一句话有时可以出现复数个动词，或是可以倒装语序，例如“苹果我吃了3个”，中文意思是“我吃了3个苹果”，“苹果”从受词移到主词前，听者还是懂；另外，也会出现许多省略用法，例如“我吃饱了”就算说成“吃饱了”，省略“我”也可以，但是英文就不行，这些语言上的用法差异，造成中文比英文更难理解，在人类学习是如此，机器人当然也是。

机器人要理解中文，主要有2种作法，前者是先断词，对于中文语意理解先建立一套自动化标记方式，再利用这套标记判断方法，来分析句子语法、语义结构和以前类似句子的标记是否一致；后者则是不需经过任何复杂的语法拆解、语义分析的标记，甚至也不一定要先断词，因为是将词汇转换成词向量（Word Vector）来表达，每一个词汇直接就是一个输入，然后经过计算各个字词之间的相似程度，得出这个词所要表达的语义，也就是输出，也是当前自然语言处理最热门的研究，也就是类神经网络深度学习技术，通过建立深度学习自然语言处理模型，从大量中文语料学习不同词汇所要表达的语义。不过，中研院中文词知识库小组计划主持人马伟云表示，目前多采混合，纯以深度学习方式来完成比较少见。

而先经过事前标记，再从这些标记后的中文句子语法、词性及词类等语义，抽取出需要理解的相关的重要特征，再喂进自然语言理解模型训练学习，从而理解句子所要表达的意思。尤其，对于需要从上下文脉络理解的自然语言处理中，找出这句话所要表达的真正意图时，马伟云表示，就可以透过这种方式来处理，例如多轮式对话（Multi-turn Dialogue）等。