免费合同模板网站,wordpress 百度经验主题,广东建筑人才网,注册会计师考试科目自然语言处理#xff08;Natural Language Processing#xff0c;NLP#xff09;是计算机科学领域和人工智能领域的重要研究方向之一#xff0c;旨在探索实现人与计算机之间用自然语言进行有效交流的理论与方法。它融合了语言学、计算机科学、机器学习、数学、认知心理学等…自然语言处理Natural Language ProcessingNLP是计算机科学领域和人工智能领域的重要研究方向之一旨在探索实现人与计算机之间用自然语言进行有效交流的理论与方法。它融合了语言学、计算机科学、机器学习、数学、认知心理学等多学科内容涉及从字、词、短语到句子、段落、篇章的多种语言单位以及处理、理解、生成等不同层面的知识点研究内容涉及的知识点多且复杂。自 20 世纪 90 年代以来自然语言处理发展迅猛各类任务和算法和研究范式层出不穷在搜索引擎、医疗、金融、教育、司法等众多领域展示出重要作用。下面是NLP的发展历程 起源与基础 NLP 技术起源于计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域。 早期的 NLP 主要集中在基本的文本处理任务如分词、词性标注和句法分析。 统计方法的兴起 随着统计方法在机器学习领域的兴起NLP 开始采用统计模型如隐马尔可夫模型HMM和条件随机场CRF等。 统计方法带来了更好的性能和效果使得 NLP 在文本分类、信息检索和情感分析等任务上取得了重大进展。 深度学习的革新 进入21世纪后深度学习技术的崛起彻底改变了 NLP 领域。 基于神经网络的模型如循环神经网络RNN、长短时记忆网络LSTM和注意力机制Attention等大幅提升了 NLP 任务的性能和复杂度。 著名的模型包括词嵌入模型如 Word2Vec、GloVe、序列到序列模型Seq2Seq和Transformer等。 预训练模型的兴起 近年来预训练模型如BERT、GPT和RoBERTa等预语言模型的出现引领了 NLP 技术的新发展。 这些模型通过大规模语料库的预训练使得 NLP 在各种任务上都取得了巨大的突破如语义理解、文本生成和问答系统等。 大语言模型以及多模态融合 大语言模型如ChatGPT以其庞大的参数规模和深度学习涌现能力在自然语言处理领域展现出卓越的理解、生成和推理能力。 最新的发展趋势是将多模态信息文本、图像、语音等结合到 NLP 技术中。 这种融合使得 NLP 可以更全面地理解和处理多源信息推动了领域的进一步发展和创新。
随着时间的推移NLP技术经历了从基于规则到基于统计再到基于深度学习的发展历程如今正处于预训练大语言模型和多模态大语言模型的新阶段。未来我们可以期待更多创新和突破为NLP技术带来更大的进步和应用。
更有学者从专业的角度系统地分析和阐述了自然语言处理的基本概念和简要历史以及基础技术、核心技术和模型分析。下面分享的这本书是
《自然语言处理导论》 作者复旦大学的张奇、桂韬和黄萱菁老师 这本书的电子版和PPT在2023年7月就已经开放给大家免费下载本书作者们都长期从事自然语言处理方面的教学和科研工作积累了丰富的经验用了近三年时间多次对内容和结构的讨论和修改终于在2023年初完成了初稿。书中第一部分讨论的是语言学中的问题按处理对象粒度从小到大依次为词汇分析、句法分析、语义分析、篇章分析和语言模型。第二部分分别介绍自然语言处理的主要应用及相应的技术包括信息抽取、机器翻译、情感分析、智能问答、文本摘要和知识图谱。
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