NLP 领域还有 5 大开放问题

作者 | 杨晓凡编辑 | 唐里  转载自公众号 | AI科技评论如题，虽然 NLP 研究领域已经在深度学习的帮助下取得了长足的发展，许多技术也已经商业化落地，但我们也需要知道，这个领域还有几个开放性问题等待解决 —— 如果它们也能比较好地解决，也许我们能迎来 NLP 科研成果与商业落地的一个新的高潮。下面列举的 5 个开放性问题来自自学 NLP 的机电一体化本科生 Deepak Garasangi 在 Reddit 上的发帖讨论内容总结，并且参考了 Sebastian Ruder 曾经总结的 4 个开放性问题。按重要性从轻到重排序：5. 评价指标这个问题在领域内不算很大的瓶颈，但是经常有研究人员觉得有必要重新讨论这个问题，因为现行惯例里往往不问原因就沿用某些固定的架构、数据集和评价指标。有人这 ………………………………