人工智能在自然语言处理中的最新进展

人工智能在自然语言处理中的最新进展

1. 背景介绍

1.1 自然语言处理的重要性

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是人工智能领域的一个重要分支,旨在使计算机能够理解和生成人类语言。随着大数据时代的到来,海量的非结构化文本数据急需被高效处理和分析,这使得NLP技术变得前所未有的重要。NLP技术广泛应用于机器翻译、智能问答、信息检索、情感分析等诸多领域,为人类高效获取信息和与机器自然交互提供了有力支持。

1.2 NLP发展历程

自20世纪50年代开始,NLP经历了规则化、统计化和神经网络化三个阶段。最初的NLP系统基于人工设计的规则,效果一般。20世纪90年代,统计自然语言处理模型开始兴起,利用大规模语料库和机器学习算法,取得了长足进步。近年来,benefiting from大数据、算力和新型神经网络模型,NLP进入了一个全新的深度学习时代,取得了令人惊叹的成就。

2. 核心概念与联系

2.1 语言模型

语言模型是NLP的核心,旨在捕捉语言的统计规律。基于N-gram的统计语言模型曾长期主导,但其对上下文建模能力有限。如今,基于神经网络的语言模型(Neural Language Model)凭借强大的上下文建模能力成为主流,例如Word2Vec、ELMo、GPT、BERT等。

2.2 编码器-解码器架构

编码器-