引用老友:

受教了。谢谢立委。
我同意“成语从来不是问题”。成问题的应该是一词多义，或歧义，对吧？ 

这个迷思不再局限于中文处理，它在整个NLP领域和NLP爱好者圈子里颇有迷惑性。WSD （Word Sense Disambiguation） 确系 NLP 难点，但在NLP应用上基本不是问题。

泛泛而言，一切歧义（词汇的，也包括结构歧义）都是自然语言的难点。形式语言（如计算机语言）好就好在基本不歧义。

但是，如果以信息抽取作为终极目标，绝大多数的一词多义也不是真正的问题，除非这种歧义影响了句子的结构分析（多数词汇歧义并不影响结构分析）。

原因在于信息抽取的时候，目标是明确的，建立的规则大多是词汇驱动的，而不是词义类别驱动的，因此歧义在抽取的时候有自动消失的条件。举例说明：英语 buy 至少有两个义项：

buy：
（1）购买：Microsoft bought Powerset for $100 million
（2）相信：I am not going to buy his argument

不做 WSD（Word Sense Disambiguation），也并不影响结构分析:

信息抽取也可以绕开 WSD，譬如，如果抽取的目标是公司购并（company acquisition）事件，下列由buy这几个词驱动的规则一样可以逮住上述（1）的事件，而并不需要对buy先行WSD再行事件抽取。因为事件抽取的条件自动排除了歧义，使得句子（2）不会被误抓为公司购并（argument 不是公司名）。

动词：buy|purchase|acquire
逻辑主语 (Actor)：公司名 @1
逻辑宾语 (Undergoer)：公司名 @2
==》
《公司并购事件》：
收购公司： @1
被收购公司：@2

总之，很多时候可以绕开WSD来开发系统。实际上，多数时候必须要绕着走。domain independent WSD 差不多是 NLP 难度最大的课题了，幸好可以绕开。神佑世人，感谢上帝！

@MyGod9:如果以机器翻译为目标呢？

如果是有近亲关系的语言之间做机器翻译，基本不需要 WSD，多数 ambiguity can carry over untouched. 即便是不同语系的语言之间做翻译，也要针对这个语言对来区分歧义，最好不要在不考虑目标语前先行WSD，因为后者大多吃力不讨好。

非统计类型的机器翻译系统的主流是转换式（transfer-based）机器翻译。词汇转换（包括针对目标语的词义消歧）与结构转换同步进行比较经济有利，利于维护。这就意味着机器翻译也与信息抽取有一定的共通之处：利用结构转换的条件同时消歧。

当然，机器翻译是NLP的一个特殊case，现在的主流都是统计模型了，因为 labeled data （双语语料库）只要有人类翻译活动就会作为副产品大量存在。这为机器学习创造了天然的好条件。统计模型支持的机器翻译，本质上也是转换式的。因此也不需要一个单独先行的WSD来支持。

WSD 可以作为 NLP 庙堂里的一尊菩萨供起来，让学者型研究家去烧香，实际系统开发者大可以敬鬼神而远之。：=）

说到这里，想起数年前我被华尔街 VC 在 due diligence 阶段请去鉴定一家做WSD的技术公司（名字就不提了），这家公司声称解决WSD有独到的技术，可以用来支持下一代搜索引擎，超越Google，因此吸引了华尔街投资家的注意。他们在白皮书中说得天花乱坠，WSD 是语言技术的皇冠，谁摘下了这颗皇冠，就掌握了核武器可以无坚不摧：这些脱离实际的空谈乍听起来很有理由，很能迷惑人。

可我是业内“达人”（开玩笑啦），不吃这一套。我给出的鉴定基本是否定性的，断定为极高风险，不建议投资：他们的demo系统也许确实做出了比其他系统更好的WSD结果（存疑，我 interview 他们的时候发现他们其实并没有做真正的业内系统的 apple-to-apple 比较），但是即便如此，其 scale up、适应不同domain 并得到实用，是几乎不可能的。我的小组以前做过WSD研究，也发表过 state-of-the-art 的结果和论文，知道这不是好吃的果子，也知道这是研究性强实用性弱的题目。我投票枪毙了这项风险投资。（如果是国家科学基金，WSD 当然是可以立项的。）

说到立项，再多说几句。我们拿到的WSD研究项目是海军的SBIR创新基金，其主旨不同于鼓励纯科学研究的NSF，而是推动应用型技术的发展。从应用意义上说，这个立项方向是有错的。立项虽然是政府项目经理人之间竞标最后胜出的，但项目经理人不是一线科技人，他们的 idea 也是受到技术人影响的结果。说白了，还是技术人的忽悠。这个项目不大，问题还不大，如果一个大项目选错了方向，才真是糟蹋人民的钱财。历史上这样的案例还是不少的。远的有日本在上个世纪80年代上马的所谓“第五代计算机”的项目，忽悠得昏天黑地，似乎这个大项目的完成，新一代能够理解自然语言的人工智能电脑就会面世，日本就会成为世界电脑技术翘楚。结果呢，无疾而终（当然，那么大的投资砸下去，总会有一些零星的技术进步，也培养一批技术和研究人才，但作为整体目标，这个项目可以说是完败，头脑发热的日式大跃进）。美国呢，这样的热昏项目也有过。赫赫有名的 DARPA 是美国国家项目最成功的典范了，它推动了美国的高技术创新，催生了一些重要的技术产业，包括信息抽取（Information Extraction）和搜索技术，包括问答系统（Question Answering）。然而，即便如此成功的 program，有时也会有热昏如五代机这样的项目出台，完全错误的方向，不成比例的投资，天方夜谭的前景描述。笔者当年为找研究基金，研读某 DARPA 项目的描述，当时的震撼可以说是目瞪口呆，满篇热昏的胡话，感觉与中国的大跃进可以一比。惊异于科学界整体怎么会出现允许这样项目出来的环境，而且大家都争抢着分一杯羹，全然不顾其中的假大空。点到为止，就此打住。

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