"重新思考自然语言处理：机器学习的兴起与困境"

自然语言处理是人工智能领域中一个重要的分支，它致力于使计算机能够理解、解释和使用人类语言。然而，当前的自然语言处理技术停滞不前，主要原因是机器学习所代表的自动化数据挖掘技术的严重渗透，而忽略了基本的机器学习原则导致低效的知识处理。这种单一的数据挖掘方式的自然语言处理未能从根本上改变知识表示和知识获取的人工智能困难，以监督学习为代表的统计机器学习方法也并不能带来真正的实用化的推广性能增长。因此，针对这一问题，有必要重新审视自然语言处理中的机器学习技术的兴起，以及被忽略的准则和困境的实例。 自然语言处理中的机器学习技术的兴起，一方面得益于现代计算机性能的提升，另一方面也受益于大规模数据集的广泛应用。例如，最大熵被应用于词性标注，机器翻译等领域，取得了一定的成果。然而，被忽略的准则包括“没有免费的午餐”和“丑小鸭”等，它们提醒我们机器学习并非万能，而且在特定领域和任务中有其适用性和局限性。此外，还存在着语料增长和学习性能增长之间的根本关系，以及指数增长的语料所带来的线形的性能提升等困境。 为了解决自然语言处理技术停滞的问题，我们需要重新审视自然语言处理中的机器学习技术，并充分重视被忽略的准则和困境的实例。例如，我们应该更加注重对于语料的质量和多样性的要求，同时结合领域知识和语言学规则来提升自然语言处理的效果。另外，我们还可以探索新的学习方法和算法，以应对大规模数据集和复杂任务所带来的挑战。除此之外，我们还可以借鉴其他领域的经验和方法，如认知科学、心理学等，来拓展自然语言处理技术的发展路径。 总之，当前自然语言处理技术的停滞是由于对机器学习技术的过度依赖和对被忽略的准则和困境的忽视所导致的。为了突破停滞，我们需要重新审视和调整自然语言处理中的机器学习技术，充分重视被忽略的准则和困境的实例，同时结合其他领域的经验和方法来全面提升自然语言处理的效果和能力。只有如此，自然语言处理技术才能真正迈向新的发展阶段。