NLP是什么？一文读懂自然语言处理（NLP）！_nlp领域是什么

自然语言处理(NaturalLanguage ProcessingNLP)是人工智能的一大分支领域其主要目的是让机器理解人类的语言文字从而执行一系列任务。通常来说语音识别、文本生成、情感分析、知识图谱、机器翻译、问答系统、聊天机器人等都是常见的自然语言处理任务。如果继续划分下去自然语言处理还可被细分为自然语言理解(Natural Language UnderstandingNLU)和自然语言生成(Natural Language Generation, NLG )相比计算机视觉相关的任务自然语言处理任务难度更高。与图片和视频相比语言文字受到方言、表达方式、歧义等多种因素的影响更不用说很多文字并非字面意思需要联系上下文来理解其更加深层次的含义。举个自然语言处理领域的经典例子“南京市长江大桥”这句话就可以有两种断句方式一种是“南京市”和“长江大桥”;另一种则是“南京市长”和“江大桥。当模型没有联系上下文时很难判断这句话的真实意图是什么。此外像“C罗梅开二度”这句话对模型来说更是难上加难因为它既不知道C罗是谁更不知道“梅开二度”在足球中是什么含义。在2019年之前自然语言处理使用的技术主要是循环神经网络(Recurent Neural NetworkRNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural NetworkCNN)等特征抽取器。卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。如图3-6所示其中卷积层用来提取图像中的特征随着卷积层不断加深提取的特征范围也在加大相当于人眼从局部开始逐步看到整体池化层则是用来降维大幅度降低参数的量级。从而简化网络全连接层就是普通的神经网络层池化层的输出就是全连接层的输入全连接层的输出就是卷积神经网络整体的输出结果。看到这里你很可能会有疑问卷积神经网络不是应用在图像领域吗?和自然语言处理有什么关系呢?其实在大部分情况下文本数据和图像数据一样都会被处理后转化为矩阵的形式作为模型的输入此时对于卷积神经网络数据本身是图像、文字或语音又有什么区别呢?相比卷积神经网络来说循环神经网络最大的特性就是对于序列数据的处理非常有效能挖掘出数据中的时序信息及语义信息天然适合处理文本和语音数据。从图3-7所示的循环神经网络示意图中可以看到输入数据(绿色部分)之间是有前后关联的在处理数据的时候每一个隐藏层的神经元(蓝色部分)都会接收从上一个时刻传来的历史信息这也就意味着循环神经网络拥有了像人类一样的记忆能力这是一个重要的突破!介绍完卷积神经网络和循环神经网络后补充说明一下上面之所以说“在2019年之前”是因为在2018年尾BERT(其全称是Bidirectinal Encoder Representation fromTransformer是一种用于语言表征的预训练模型)模型的横空出世彻底改变了自然语言处理的范式。预训练模型其实很容易理解记住“举一反三”这四个字就可以。当预训练模型训练好以后仅需要对该模型最后几层的神经元权重进行微调(Fime Tuning)再利用一些新数据进行增量的训练即可将模型的能力迁移到其他领域。通俗地说预训练模型就相当于“站在了巨人的肩膀上”可以在开始就获得及格线以上的成绩并在此基础上继续进步。在预训练模型被大范围使用之前使用传统的深度学习算法想让模型得到更好的效果就需要在数据量和神经网络的层数上做文章通常需要数据在量级上的提升并不断叠加更深的神经网络。虽然这种“暴力解法”也可以使得模型效果更好但总体来说性价比不高。同时哪怕卷积神经网络和循环神经网络等特征抽取器进行各种变形但表达能力依旧受限传统的深度学习算法仍旧无法学到数据里蕴含的更深刻的含义。在这种情况下BERT的出现让此前的循环神经网络和卷积神经网络等方法黯然失色自此之后自然语言处理领域几乎被 BERT实现了“大一统”无论是在学术界还是工业界自然语言处理研究和应用的突破几乎离不开BERT的变体。BERT之所以能取得这么大的突破和其将特征抽取器从循环神经网络和卷积神经网络统一成Transformer架构有很大的关系。那我们下期再来详细介绍一下Transformer是如何为AIGC奠基的。如今传统技术岗位大批缩水85%企业计划2025年前“淘汰纯业务型程序员”未来传统技术岗将失去竞争力转型大模型方向才是又一轮的时代红利那么作为技术人如何成功掌握大模型技术、拿到AI方向高薪岗如果你想通过学习大模型技术实现就业或转行我可以把自己录制的199节从零基础到精通的视频课程配套学习资料无偿分享给您希望能帮你在AI这条路上走得更远。2026最新AI大模型资料预览一、199节视频教程199集从入门到精通的全套视频教程包含提示词工程、RAG、Agent等技术点二、AI大模型学习路线图全过程AI大模型学习路线想要学习AI大模型作为新手一定要先按照路线图学习方向不对努力白费。对于从来没有接触过AI大模型的同学我帮大家准备了从零基础到精通学习成长路线图以及学习规划。可以说是最科学最系统的学习路线大家跟着这个路线图学习准没错。三、配套项目实战/源码所有视频教程所涉及的实战项目和项目源码等四、学习电子书籍学习AI大模型必看的书籍和文章的Pdf市面上的大模型书籍确实太多了这些是我精选出来的五、面试真题/经验获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】[CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击]()作者有话说1、为什么我要分享这些资料?只要你是真心想学习人工智能大模型技术我愿意将这份精心整理的资料无偿分享给你。我分享这些资料的初衷就是希望可以帮助更多人快速入门、系统学习真正掌握这项前沿技术。如果你在学习过程中遇到任何问题我也非常乐意为你提供帮助技术交流与共同进步是我一直坚持的初心。2、这些资料真的有用吗?这份资料由我与鲁为民博士共同整理。鲁博士毕业于清华大学学士和美国加州理工学院博士在人工智能领域深耕多年先后在包括IEEE Transactions在内的国际权威期刊和会议上发表论文超过50篇拥有多项中美发明专利并曾荣获吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正与鲁博士在人工智能领域展开深入合作。本次整理的资料内容系统全面涵盖从零基础入门到实战进阶的199节视频教程以及配套的学习资料与实战项目。无论你是完全零基础的小白还是已有一定技术背景的学习者都能从中获得切实提升助力你转行大模型岗位、提升薪资待遇。获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】[CSDN大礼包全网最全《LLM大模型入门进阶学习资源包》免费分享安全链接放心点击]()