影响我保险从业的思维模型之--NLP六层次

写在前文：

5年前，因着给刚出生的二宝配置保险，我成为一名保险经纪人。此前，在GE、中欧商学院等组织工作十余年后，我已辞职做了4年的全职妈妈。但直到3年前，在不同的斜杠身份中，确立了未来在保险行业深耕。

从孩童时听从父母师长的话、走大家都认为“好”的路，到33岁毅然离开大众系统成为自由职业者。从在多个行业和行当中探索前行，到如今立下使命、坚定前行。一路走来，并不一帆风顺。但正是几个思维模型，给了我极大的支持和帮助，让我从最初辞职时的不安和忐忑，到如今的平稳和笃定。让我在保险这条道路上，对为什么做保险、做保险到底是做什么、怎么做保险等系列问题，有了更多思考，并找到适合自己的答案。

很早就想写个关于思维模型的系列，记录自己的心路历程。第一篇，先从NLP“理解六层次”开始吧。

从没有想过做销售，一直觉得做销售需要有十八般武艺，而我不会喝酒，不喜欢场面社交，个性不喜欢push别人。也从没有想过会进入保险行业，尽管本科曾跟保险系的同学共用教室，毕业后不少同学也进入各大保险公司，但过往求职经历中，保险行业从没进入过视野。

即使当初辞职时、没有了社保和各种企业福利保障、体会过失去庇护的失落和不知所措后、给一家三口逐步配置了各类保障；而后在美国生活了一段时间、切实经历过保险对个人和家庭生活的重要；即使生了二宝后、第一时间就想着给他买保险；即使成为一名保险经纪人后，近距离看到很多优秀的伙伴并非社牛，对保险这一朝阳行业有了更多的认识和了解---

但入行后近1年多的时间，在介绍自己从事的工作时，我还是会有些犹抱琵芭半遮面。归根结底，那时的自己，内心对于“保险“有不少刻板印象，对于“保险从业人员”的认同感，还不是那么强烈。

记得决定入行尝试的时候，父母持有不少怀疑。当初辞职做全职妈妈时，他们也曾很难接受，觉得培养多年的闺女、就这么回家做了“家庭妇女”。在父母一辈眼中，做保险，是学历层次不高、时间不会长久的一份职业。家里很多亲戚，听说我做了保险后，也纷纷表示不理解。

想一想，家人的态度，其实很多也是我当时内心想法的映射。

虽然从理性上，在上大学时就做过保险知识层面的装备，经过入职培训后，已能头头是道地分析保险行业未来的发展前景，产销分离的背景下、保险经纪人会是将来的发展趋势……但是，于我自己，在这个行业中，到底我是谁？为什么要从事这份工作？我的人生使命和愿景是什么？很多问题，其实从多年前辞职时就已开始敲打着头脑和心。直到在一次与职业教练的咨询中，运用了NLP六层次模型，真正地被解惑。

NLP“理解六层次”模型认为，所有事情在思维空间可分为6个层次，从下往上分别是：

1环境：包括除我本身以外的人、事、物、时、地的元素。这些是资源，可以为我所用，但不能控制它们。

2行为：在环境中的实际操作过程，也就是做的过程，所采用的方式。（what）

3能力：是人在某个情况下所拥有的不同选择，体现了人做事的灵活性。（how）

4信念、价值：代表了做事的意义，为什么做？（why）

5身份：也就是我是谁？我要如何实现生命的最终意义？（who）

6精神：也称系统，即“我与世界的关系和影响”，我对世界的贡献，这是心灵层次的问题。

这六个层次自上而下，精神层面的使命、决定了我们的身份，我们选择的身份、又决定了我们拥有怎样的信念与价值观，再决定我们要怎样去做、选择哪种方式，并利用不同的资源去实现。

当我们被某个问题困住时，可以用六层次来看属于哪个层次。低层次的问题往高一层次看，便能找到解决方法。而一个高层次的问题，用低层次的方法去解决，却很难有效。

回想过往，内心的纠结，表象很多都是模型中底层板块的碰撞，比如该如何启口去跟朋友聊保险。即使培训中学习了很多有效的技巧和方法，即使能模仿行为，却仍旧很别扭。通过NLP六层次模型，往上看一看，发现是对保险人的身份认同卡住了。

保险经纪人是众多职业中的一个分支，保险销售逐步从代理人制度朝着多元化、尤其经纪人方向发展，已是时代和社会进步的佐证之一。但由于历史等原因，社会大众对保险从业人员(主要是外勤销售)的观感、评价，很多都带有负面色彩。保险经纪人虽然在国内是新兴的专业行当，虽然保险法中对保险经纪人和保险代理人的差别有专门的定义，但同为保险从业人员，都波及其中，共享时代前进的荣耀，也共同承担历史遗留下的沉重。

过往的职业经历，很少处在这样的舆论系统中。当白板身份(过往没有任何保险行业从业经历)入行，扑面而来感受到了不小的压力，尤其是父母和家人。于是，认同保险，起初却仍羞于承认自己作为其中一员。

还好，在与教练交流的过程中却也发现了，在顶层个人使命上，年过四十已小有不惑，立定了作为助人者的终极calling。通过保险，帮助更多人理顺个人/家庭与财富的关系，更好地面对疾病、养老等人生议题，是在走过人生不少高光和低谷后，愿意以己度人去努力的路径--尤其作为上有老下有小的中年人群，这些都是真实的、切实的感同身受。

他人对保险存在误解，恰恰说明这份使命的重要，为保险正名，我也可以尽一己之力。过往新闻专业的训练和实践，我对信息的敏感、对真相的探究、对世间的好奇，以及多年企业咨询顾问的经历和个性中的同理心，让我在走近委托人需求时，有不少来自天然和后天积累的优势。我可以敏锐地捕捉客户的需求，帮助客户打破信息壁垒，让客户拥有更多的知情权和选择权。

六层次理顺的瞬间，许多来自情绪方面的搅扰，逐渐变淡了起来。内心的坚定，慢慢多了起来。向内求答案的探索，让我对自己是谁，想要什么，愿意舍弃什么，慢慢变得明朗了起来。在保险这个充满人性挑战的行业里，在这个高淘汰率和流动率的行业里，走得稳当了起来。

2020年，新冠疫情爆发，我带着两个孩子在老家，从过年一直待到了8月。与父母难得的长时间相处，他们对我的工作状态也有了近距离的感触。有一天，爸爸突然跟我说，让我给他发个自我介绍，他帮我跟老同学、拳友、书画友们都推荐下。

那一瞬间，激动地想哭。

简单来说，几年前感觉NLP这个领域很新鲜、很空白，决定做一做。读完博士，感觉NLP比我最初接触时理解的NLP更新鲜、空白、值得挖掘。NLP很多问题都没有正式定义、或者说很难用统一的标准去训练机器、很难搞 benchmark dataset。这可能也是AI的一大挑战。我认为现在比较成熟的AI方向，问题本身的答案都是相对来说确定的。比如语音识别，拿来一段语音、说的就是什么什么话。比如vision，猫的照片就是猫、这个人脸的照片就是这个人。NLP有一些问题就没这么明确了。比如文本摘要，到底哪一个摘要是最好的呢？机器翻译，到底哪一个译文是最好的呢？复杂一些的情感分析，这篇报道作者到底有没有在暗讽这个人？如果一个问题有明确的答案，比如waston——专门参加开心辞典回答问题，算法训练起来轻松一些。如果一个问题本身答案并无明确的高下之分，算法也很无奈啊。定义新问题、以较小的代价搜集新的数据集、开发新的 evaluation method，这些与研究新算法一样有趣、有挑战性。举个简单的例子。我们想让机器自动识别出来讽刺，那么去哪里找讽刺的话呢？Ellen Riloff教授2013年有一篇论文（Sarcasm as Contrast between a Positive Sentiment and Negative Situation）。在twitter上有一些本来很倒霉、但是作者好像又很高兴的推文。这些推文有的#sarcasm 的标签：1、Oh how I love being ignored2、Thoroughly enjoyed shoveling the driveway today! :) 3、Absolutely adore it when my bus is late4、I’m so pleased mom woke me up with vacuuming my room this morning :)我们有现成的分析情感的工具，再利用这些有#sarcasm标签的推文，可以训练一个识别“什么情况是倒霉情况”的分类器。以后可以用这个倒霉识别器去识别没有标签的讽刺句子，bootstrap一下把数据集搞大。这就是一个最初级的讽刺方面的数据集。NLP圈里很多人喜欢搞新的数据集，这个现象有利有弊。但的确说明有很多空白问题需要定义、有很多空白资源需要创建。 

近期中国计算机学会（CCF）举办的第六届自然语言处理及中文计算大会（NLPCC 2017）在大连成功举办。作为国内NLP 领域首个面向国际的大会，NLPCC 无论从会议的形式、参会的人数、还是报告的质量，都展现出了一副朝气蓬勃的气象，欲有引领中国NLP 走向国际之势。

为深入了解中国当前NLP 的发展状况及前景、CCF 在NLP 方向的努力，以及NLPCC 会议的发展情况，雷锋网对CCF 中文信息技术专委会主任、微软亚洲研究院副院长周明（同时他也是中国中文信息学会（CIPS）的常务理事和国际计算语言学会ACL 的候任主席）和CCF 中文信息技术专委会秘书长、北京大学赵东岩教授（雷锋网将随后报道）进行了专访。

本文主要内容为周明博士站在CCF 中文信息技术专委会角度对NLP 研究进展及中国NLP 发展现状及前景的深入介绍。他的开场白是这样的：

目前各国政府（包括美国、德国、日本、中国等）都在制定一些人工智能的规划，但中国对人工智能的规划最为清楚。结合国务院的《中国人工智能发展规划》（2017 年7 月）和总书记《十九大报告》（2017 年10 月）相关的内容，可以看出，中国把人工智能的发展规划为两个阶段，第一个阶段是2020 年进入世界先进水平，第二个阶段是2030 年达到顶尖水平。

我们国内的自然语言处理，跟国家对人工智能的规划基本上是同步的。也就是说，我们到2020年进入到世界先进水平，期待着在2030年达到世界顶尖水平。

先进水平跟顶级水平有什么大的差别呢？先进水平是你追随世界最发达的国家，你也掌握所有的关键技术，但是你不是关键技术的提出者，也就是你不是领跑者；顶级水平实际上是你在领跑，你告诉全世界往哪个方向走，你提出了关键的理论模型，而别人在follow你。差就差在这一点。

在NLP领域，我们中国现在是很好的追随者，国际上（主要是美国）一旦出现任何技术，我们马上就学习掌握，而且快速应用起来，应用的比美国都不差。现在差就差在我们不是最先提出这个技术和方法的。所以我们CCF 中文信息技术专委会认为现在我们也可以说基本上在世界先进水平了, 三年后即2020年将全面达到世界先进水平。在此基础上，我们期待2030年达到世界顶级水平。这是我们的愿景。

以下为周明博士的深入讲解，雷锋网根据采访内容作了不改变原意的精简和编辑，以飨读者。

一、NLP是认知智能的核心

雷锋网：NLP在整个AI领域中处于什么样的位置？

周明：近年来，人工智能由于大计算、大数据、算法模型（以深度学习为代表）以及落地场景四大要素的齐备，进入了一个高速发展的时期。其主要发展方向：感知智能和认知智能。

所谓感知智能，即视觉（图像）、听觉（语音）等的感知能力。大家都知道感知智能突飞猛进，像图像识别的ImageNet 的评测，语音识别的Switchboard 评测等，它们都已经达到了甚至超过了人类在该测试集的水平。这方面的研究进展也推动了很多应用的发展，例如安防、人脸识别、物体检测，以及语音识别在手机、智能家居等设备上的应用。

认知智能，通俗讲就是「能理解会思考」。认知智能有很多东西，其内核包括语言智能、知识图谱、用户画像等。在此基础上，支持几个方面的应用，例如智能写作、聊天对话、诗歌创作、文本生成、游戏博弈等。有的做的很好，比如AlphaGo 为代表的博弈系统；但有的还差强人意。目前认知智能相对于感知智能总体上来讲在引入深度学习方面落了半拍，但目前处于奋起直追的状态。比如，神经机器翻译的质量越来越好，聊天系统、人机对话也越来越好。

自然语言理解是处在认知智能最核心的地位。它的进步会引导知识图谱的进步，会引导对用户理解能力的增强，也会进一步推动整个推理能力。在此基础上，聊天、解题、翻译、对话等也都会得到进步。认知智能一旦进步，加上感知智能的进步，整体的人工智能就会进一步发展。

比尔·盖茨曾经说「语言理解是人工智能皇冠上的明珠」，沈向洋博士也说过「懂语言者得天下」，都是在强调NLP 的重要性。自然语言处理的技术会推动人工智能整体的进展，从而使得人工智能技术可以落地实用化。

二、NLP未来五到十年发展

雷锋网：NLP在未来五到十年将会如何发展？

周明：大致有这么几个方向：1）问答和阅读理解的进步会使得搜索引擎更加精准；2）语音识别和神经机器翻译会使得口语机器翻译会完全实用；3）由于用户画像的精准和实时性的提高，推动信息服务和广告更加自然、友好和个性化；4）聊天、问答和对话技术提高，推动自然语言会话达到实用；5）由于对话技术和知识图谱的进步，使得智能客服与人工客服更加完美结合，从而大大提高客服效率；6）由于自然语言生成技术的进步，使得自动写诗、作曲、自动生成新闻甚至小说会流行起来；7）人机对话的进步推动语音助手、物联网、智能硬件、智能家居的普及；8）最后是NLP+，就是NLP 在金融、法律、教育、医疗等垂直领域得到广泛应用。

以搜索引擎智能化为例。以前的搜索引擎，输入关键词返回来一堆东西，你需要自己去看。随着自动问答、阅读理解等能力的提高，现在的搜索引擎，你可以问个问题，句子长一点也不怕，它能够分析这个问句，把答案从浩如烟海的文档中找出来；甚至不只是给你一个文档链接，它还能够把答案直接给你，搜索引擎的结果也越来越精准。

雷锋网：未来NLP研究需要关注哪些方向？

周明：我个人比较关心以下几点：1）通过用户画像实现个性化服务；2）通过可解释的学习洞察人工智能机理；3）通过知识与深度学习的结合提升学习效率；4）通过迁移学习实现领域自适应；5）通过强化学习实现不断进化；6）通过无监督学习充分利用未标注数据；7）多媒体和多模态之间的理解、问答、转换。

三、中国NLP研究稳居世界第二

雷锋网：中国目前在NLP领域的发展处于什么样的状态？

周明：中国NLP 的发展有两个方面，一个是科研水平、一个是产业化。在NLP 产业化方面，中国做的不错，比如搜索引擎、电子商务、新闻网站、机器翻译、智能音箱的技术体系中，NLP 居核心地位。我下面重点介绍一下中国NLP 的科研水平。

以ACL 为例，ACL 是世界上自然语言处理领域最高级别的学术会议。大概20 年以前，中国没有一篇ACL 文章。在1998 年，清华大学黄昌宁教授课题组发表了第一篇ACL 文章。那时候中国在NLP 方向的研究基础薄弱，日本、韩国，甚至中国的台湾、香港地区都比中国大陆在ACL 上发表的文章多很多。

微软中国研究院（注：后改名为微软亚洲研究院）在1998 年11 月成立之后，大大地带动了NLP 在中国的发展。历届院长都号召大家要走向国际，鼓励研究院的研究员们跟高校和有关学会合作，大家一起努力推动中国的研究水平。微软研究院通过联合实验室、暑期学校、实习生计划帮助中国培养了大批NLP 人才。

同时CIPS、CCF 等学会组织各类讲习班、学术会议，引进国际先进的理论和技术，大大地促进了本土NLP 的提高。在文章发表方面，中国NLP 人士也不断努力提高在ACL 的影响力。中国政府在NLP 领域通过自然科学基金、863 和973 等计划加强了投资和引导。通过各界的努力，经过过去20 年左右的快速发展，中国已经成为ACL 里排名第二的国家。

近五年来中国在ACL 上的文章数量（包括长文和短文），稳居第二位，仅次于美国。长文方面，跟美国的距离大概在20 到30 篇；同时远超其他所有国家，包括日本、韩国、德国、英国等，原来中国是不能望这些国家的项背的。如果未来中国ACL 长文数目持续增长，就有可能在三年内赶上美国。由于中国NLP 发展势头良好，这是一个可以期待的目标。

若以华人的文章来算，2014 年华人第一作者的文章占ACL 总文章数的36%，之后逐年提高，今年是40% 这里面除了中国本土的人士，很多是中国留学生。

从以上的数字看，中国的ACL 文章确实已经跃居世界前列了。这是非常惊人的一个结果。20 年以前中国只有一篇ACL 文章，而如今已经稳居世界第二。

除了文章数量外，中国ACL 文章的质量也有很大提高。比如2017 年ACL 的22 篇杰出论文中，来自中国的五篇文章入列。

在国际活动的参与中，中国也越来越活跃。例如ACL 执委会有13 位执委，其中3 位是来自中国，中国大陆有我和百度的赵世奇；我是ACL 侯选主席（注：将于2019 年上任），赵世奇是秘书长，来自台湾的张景新是首席IT 官。

另外，来自中国的赞助总数和赞助商的数目也接近美国；从参会人数上看，我们也是位居第二。

NLP 领域其他重要的会议，比如COLING 或者EMNLP，情况也大致类似。

所以中国是当之无愧的NLP 第二强国。

CCF 在这里面做了很多贡献。CCF 中文信息技术专委会组织了NLPCC 这样的学术大会，组织了ADL 讲座，组织了多次走进高校活动。在NLPCC 大会上还专门组织了学生workshop，讲授如何做研究和写论文。CCF 还跟CIPS 紧密合作轮流主办语言与智能峰会。这个峰会有效地促进NLP 领域发展，提升它在社会上的影响力。

当然我们目前也有一些问题仍待改进。这表现在：1）在中国举行的NLP 领域的国际会议或活动较少；2）来自中国的ACL 的会员比较少；3）在国际NLP 大会中，来自中国的特邀报告、最佳论文、SIG 主席、workshop 主席、tutorial 讲者等较少；4）来自中国的论文，虽然数量居第二，但是很多文章多多少少有追随别人的味道，期待将来来自中国的文章可以更多地体现引领的趋势。

四、中国NLP迅速崛起的原因

雷锋网：是哪些因素导致我国NLP迅速进展？

周明： 第一，整个国家在上升的趋势发展，无论是工农业，还是国民经济或者综合国力等。第二，我们跟国际接轨越来越好，比如我们的NLPCC 大会的工作语言是英文，大会主席、程序委员会主席和各个领域主席，都设两位共同主席，一位来自国内，一位来自国外。第三，中国的高校和公司通过培养和引进，吸纳了大批优秀的NLP 人才。

尤其要提一下外企和国内互联网企业对ACL 的贡献。比如，微软亚洲研究院跟国内和亚洲地区很多高校全方位的合作包括暑期学校联合实验室联合培养博士生、实习生计划等等，培养了大批NLP 人才。比如18 年来微软研究院培养的NLP 领域的实习生已经有450 人之多。这些人来自全国各地，经过在微软实习锻炼后，又回到各个高校，然后加入公司或者学校任职，成为领军任务，又带动下一波人才的成长，不断推动这个领域的发展。

应该指出的是，百度、阿里、腾讯、京东、今日头条等大型互联网公司，以及很多新锐公司（比如出门问问、国双、奇点机智、小牛翻译、思必驰、新华智云等许多公司）也在各方面对国内NLP 发展做出了非常大的贡献。我代表CCF，非常的感谢这些国内外企业对NLP 领域的发展和取得的进步做出的贡献。

雷锋网：NLP领域日、韩等国比中国发展的更早一些，为什么现在相对中国它们会落后很多呢？

周明：我认为有几个因素。第一个因素就是互联网时代中国抓住了中国互联网的发展和机遇，很多其他国家在互联网方面（尤其是移动互联网、电子商务、搜索等方面）相对落后。举个例子，很多国家没有自己的搜索引擎，而中国有很多，像百度、搜狗以及微软本地化的必应。搜索引擎对自然语言的推动作用非常之大，因为它对问题理解、文章理解、问答、翻译的需求，促进了相关NLP 技术的发展。同时它的巨大经济价值，也吸引了很多人在这个领域投资做研究，做产业化。一个国家没有搜索引擎，NLP 方面自然就会落后。

另一个因素是数据。中国拥有世界上最大的数据，有8 亿多移动互联网用户，有大量的电子商务数据，这些数据会帮助研究和技术的发展。

第三是政府在这方面的作用。国家在世界经济链条中的地位，会导致在互联网和移动互联网的时代，尤其是现在的人工智能时代所拥有的地位。中国现在由于是GDP 第二大国，在互联网时代赶上了这个潮流，尤其在移动互联网时代中国甚至引领了潮流。中国政府制定相关的规划，支持并引领技术和产业的发展。所以期待在人工智能时代中国能够超越其他国家，成为顶级的人工智能发达国家。跟人工智能有关的研究也会得到相应的带动，包括NLP。

雷锋网：除中、美外，NLP领域哪些国家做的比较好？

周明：如果按ACL 算，美国、中国、英国、德国、日本、韩国、加拿大都有自己的特色。英国的爱丁堡大学、牛津大学他们在自然语言研究方面有很好的特色。

NLP 在加拿大也有很好的发展。虽然它从事自然语言的人相对较少，中国仅北京地区搞NLP 的人就远比整个加拿大从事NLP 的多很多，但是它提出了很多引领世界的方法，比如用于神经机器翻译、机器阅读理解的新方法。在理论创新方面值得中国学习。

五、如何成为NLP强国

雷锋网：中国下一步该如何提升自己在NLP方向的研究或者应用？

周明：这要从几个方面来说。

首先，我觉得要抓住中国发展的良机。1）数字化转型。现在中国讲究数字化转型，各企业、各行业要数字化，有了数字化你才能有人工智能。但很多企业连数字化都没有做好，所以这里孕育着很多机会。2）AI 热潮。AI 热潮带动市场投资需求，人才、数据进一步发展，这是一个非常好的良机，所有搞NLP 的人应该乘势而上。

其次，要抓好普及。虽然我们国内有很多搞NLP 的高校，但是有很多学校还属于相对落后，对最新的技术理解不够，很多高校（尤其西部高校）基础相对薄弱，所以我们要搞好普及。CCF 专委会专门有一个工作小组，叫「走进高校小组」。响应CCF 的号召，我们自然语言学者也走进高校。我们已经去了很多高校（例如西藏大学），去讲授人工智能、自然语言的发展、最新的的技术等，呼吁更多的学生学习人工智能和自然语言。

雷锋网注：AI 科技评论公众号（ID：aitechtalk）某篇代表性的AI 文章的阅读分布，西部地区常常呈两位数（甚至个位数）的状态。这某种程度上也反映了国内AI 工作者的分布情况。

第三，拔尖人才的吸引和培养。首先，吸引国际拔尖人才到中国来，通过回国参加会议或者合作，了解中国的发展现状，加强和国内高校和企业的交流，最终希望能有一部分人才被国内的发展机会吸引从而留下来。另外更加重要的是，通过学校的学位培养模式，同时利用公司的实习渠道，来培养更多具备扎实的理论基础和实战经验的优秀人才，甚至高水平的领军人才。

第四，促进我们中国的研究走向国际化。包括CCF 办的NLPCC。过去几年都是在中国举办，未来我们也会考虑到新加坡、日本、韩国，甚至美国去开会，把我们中国原生的研究带到全世界去，尤其是要引领在国际中文计算领域的潮流。

第五，加强创新。包括1）理论创新。例如发展无监督的机器学习算法，利用上下文和用户画像来增强NLP 任务建模，综合知识和数据来提升NLP 系统的能力等等；2）开辟学科交叉的新领域，比如NLP 和图像和视频的交叉。还有深入研究NLP 在重要的垂直领域的广泛应用；3）产品创新，通过软硬件结合，结合具体场景，提升用户体验。

第六，要注重数据和工具共享，注重评测。CCF 以及我们的中文计算专委会目前已经专门成立了数据工作组，把数据分享给大家来使用，做训练、做评测等。比如NLPCC2017 所组织的词汇语音关系识别、短文本分类、单文档文摘、问答和用户画像吸引了很多学校和公司参加。

第七，促进产学研大协作。通过CCF 以及其他一些平台，吸引工业界的人士加入到我们的研究过程中，通过各种合作来促进公司的产业发展，也同时促进高校的学术发展。

最后，就是中国要考虑在国际会议和组织中发挥更大的影响力。包括多组织和承办国际一流会议，多争取担任国际一流学会的执委会委员、大会主席，程序委员会主席和领域主席，把中国的影响力更多地发挥出来。

需要指出的是，虽然中国NLP 发展势头良好，但是我们还面临很多困难。需要政府、学校、科研机构、公司、有关学会还有社会各界人士继续努力。尤其是加强理论创新、探索学科交叉和垂直领域的新机会，才能逐步从跟随者到引领着过渡。我相信，如果所有这些措施都能够很好地落实，下一步中国的NLP 一定会稳步地向更高的目标发展，最终一定会跻身于世界NLP 的顶尖水平。