友：我比较好奇一个问题，方便的话请教一下李老师。像您开发的那一套parser或者引擎，一旦您离开了，还有人能持续提升么？我个人感觉能有人维护好就不错了。毕竟那套涉及很多语言学的东西，想深入到里面去改进或者维护，应该不容易。

李：基本不能，但是在NLP落地所需要的抽取层面可以继续。就是 NLP-core 一般人不要动。但是 NLP-IE 是可以的。

友：明白，就是如何利用nlp core的输出，这是和业务紧密联系的

李：IE 那些下游任务，可以假设 NLP-core 为空，选择不利用 NLP-core 的结果，也是可以的：那就成了大号的正则表达式。但比正则表达式还是强得多，因为内部有本体知识库对于词的特征支持，可以泛化。而且，虽然不要动 NLP-core，但是下游可以选择去 leverage 其潜力，因为可以根据 core 的输出结构来决定部分利用结构。就是说 core parser 不必预设它是正确的，只要其中有一些正确的部分 下游就可以选择利用。这样的灵活性都 build in 在引擎里面了。

友：nlp-core为空，那就是不要那些词之间细节关系了？然后大号的regex是否可以理解成一种所谓的end2end，给一个句子，得到整体大概是个什么意思。

李：同一条 IE 规则也可以一半用物理上下文（窗口距离限制），一半用结构，例如宾语比主语可靠。宾语就可以作为条件利用，而主语可以通过窗口限制找前面的合适的词。

友：不过话说回来，这个可能就是李老师的方法和统计的方法最大的区别了，李老师这个讲究积累迭代，统计方法训练完模型就结束了，要新的，加数据重新来。

李：其实也有很多类似。我的方法论中 可以半自动开发迭代，这与深度学习里面的梯度下降是相通的。只不过我的迭代开发过程有 human in the loop，去判断迭代效果是否符合预期。因为是冷启动，没有标注数据，只能靠 human 做判官。实质是把开发者从 coder 解放为 judge。这是一个创新，可以大大加快开发并降低门槛。当然我这边的“梯度”是预先确立的离散的路径（否则会爆炸，只有根据以前的 best practice 找到离散的泛化路径），由开发者（知识工程师）选择执行迭代的步骤。

友：嗯嗯，明白。这个感觉是更抽象层面的统一。都需要manual work，但是在不同的阶段，统计方法里的manual work就是标注，一旦标注完成，后续不会再有明显的manual work了。但是李老师的方法尤其在前期需要持续的manual work，稳定之后也很少了。

李：就是，我的方法更靠近常规软件工程方法：低代码数据驱动迭代。而机器学习/深度学习实际是一种极端主义的方法论，因为本质上 机器学习就是要实现自动编程，追求的是全自动开发（即训练）。等于是说，要消灭码农。因为深度学习在有些地方作出了突破进展，是主流，结果其极端主义的一面 一般人看不到了，被广泛视为理所当然。。

友：是的是的。统计方法的模型更适合做产品系统里的某个模块，而不是产品系统本身。李老师有没有考虑过自己干？提供这种nlp-core的服务。

李：太费力，因为提供这种小众服务 由擦不完的屁股。

友：哈哈，也是，最好还是套到某个具体赚钱的业务上。

确实，人们其实并不在意机器怎么理解具体句子，人们只在意怎么指导具体的业务，也就是下游的任务。这个我想也是统计方法的优势，不在细节里纠结，直接建模输入和输出。

李：end to end。

能够端到端的前提 是有大量的标注冗余数据，但这个条件在很多领域应用场景中都不存在。这就是冷启动做业务目前的难以取代的价值所在。理论上，预训练可以代替 Parser 来节省对于大量标注数据的依赖。但是 预训练+下游 这种 transfer approach 的规模化工业落地 还有很多沟沟坎坎。

但是 预训练+下游 这种 transfer approach 的规模化工业落地 还有很多沟沟坎坎。如果真有大的突破，parser 的价值就会降低了，也许整个符号路线会被终结。但现在判断其前景，还是有点为时过早。

友：哈哈，所以nlp的创业公司都做不了toB，因为没数据；做toC又做不过有用户的大厂，所以nlp创业公司挣不到钱，做不大。

李：EXACTLY

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