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自然语言处理基础概念、发展历程与核心任务概述 自然语言处理 (NLP) 作为人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和处理人类语言,最终实现人机之间的自然交流。它是人工智能领域中极为活跃和重要的研究方向,结合了计算机科学、人工智能、语言学和心理学等多个学科的知识和技术。NLP 的进步为从海量文本中提取有用信息、理解语言的深层含义提供了强有力的工具。 NLP 领域经历了多次技术革新,其发展历程是从早期的规则基础方法,到统计方法,再到当前的机器学习和深度学习方法的演变过程。早期探索始于二战后(1940年代 - 1960年代),这一时期包括艾伦·图灵提出的图灵测试 和诺姆·乔姆斯基提出的生成语法理论。1970年代至1990年代,研究者分为符号主义和统计方法两大阵营,随后统计模型开始取代复杂的“手写”规则。进入2000年代至今,随着深度学习技术的发展,NLP 取得了显著进步,引入了循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和注意力机制等技术。重要的里程碑包括2013年Word2Vec模型的提出 和2018年BERT模型的问世,引领了预训练语言模型的新浪潮。 NLP 的核心任务涵盖了从文本的基本处理到复杂的语义理解和生成,包括:中文分词、子词切分、词性标注、文本分类、实体识别、关系抽取、文本摘要、机器翻译 以及自动问答等。 文本表示是 NLP 的基础性和必要性工作,其研究和进步对于提升 NLP 系统的性能具有决定性的作用。文本表示的目的是将人类语言的自然形式转化为计算机可以处理的数字化形式。其发展历程包括:向量空间模型(VSM),该模型通过将文本转换为高维空间中的向量实现数学化表示,但存在数据稀疏性和维数灾难问题;基于统计的 N-gram 语言模型,其核心思想是基于马尔可夫假设;以及基于深度学习的词嵌入技术,例如 Word2Vec 模型,它生成低维密集向量来捕捉词之间的语义关系;以及 ELMo 模型,首次将预训练思想引入词向量生成,实现了从静态词向量到动态词向量的转变,能够捕捉词汇的多义性和上下文信息 #自然语言处理 #深度学习 #词向量 #机器翻译
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66666天前
而我们还有人类文明,还有地球上的一切,都只是这漫长时间线上的一个瞬间,一个微不足道的涟漪。但是,就是这样一个渺小的瞬间,我们却创造了语言、文字、艺术、科学。我们仰望星空,探索未知,试图理解这个浩瀚的宇宙。我们的身体由一百三十八亿年前大爆炸产生的氢原子构成,我们血液中的铁元素来自数十亿年前某颗超新星的爆发。我们呼吸的氧气是远古植物光合作用的产物。 从某种意义上说,我们每个人都是宇宙的一部分,我们是宇宙在认识自己的方式。站在宇宙的尺度上看,人类文明的确微不足道。我们担心的工作压力、人际关系、金钱得失,在宇宙面前都不值一提。但正是因为生命如此短暂,每一刻才显得如此珍贵。你此时此刻的存在本身就是一个奇迹。 想一想,在一百三十八亿年的漫长岁月中,在无数颗恒星诞生与毁灭中,在无数星系碰撞与分离中,宇宙恰好以这样的方式演化,地球恰好在这样的位置形成,生命恰好在这样的条件下出现,而你恰好在此时此刻拥有了意识,能够思考这一切。这个概率比你中一百次彩票头奖还要低得多。 所以,当你感到迷茫和焦虑时,不妨想想这个宇宙的真相。我们不过是宇宙长河中的一粒尘埃,但也正是这粒尘埃拥有了探索宇宙的勇气和智慧。不要被眼前的困难束缚,不要被世俗的标准限定。在这个无限广阔的宇宙中,每个人都有自己独特的价值和意义。真正重要的不是你拥有多少财富,也不是你达到了多高的地位,而是你是否活出了真实的自己,是否珍惜了生命中每一个美好的瞬间。 记住,你正以每秒六百公里的速度在宇宙中穿行,每一秒钟你都在经历一场宇宙尺度的冒险。在这个充满奇迹的宇宙中,你的存在本身就是最大的奇迹。所以好好活着,勇敢探索,因为这是你在这个宇宙中唯一一次的旅程,不要浪费,不要后悔。宇宙很大,但你的人生同样值得被认真对待。
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