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第二章:AI大模型基础知识 2.3 自然语言处理基础

6 人参与  2024年02月10日 09:16  分类 : 《随便一记》  评论

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1. 背景介绍

1.1 自然语言处理的发展历程

自然语言处理(Natural Language Processing,简称NLP)是人工智能领域的一个重要分支,它致力于让计算机能够理解、生成和处理人类语言。自20世纪50年代以来,自然语言处理技术经历了从基于规则的方法、基于统计的方法到现在基于深度学习的方法的发展。

1.2 自然语言处理的重要性

随着互联网的普及和移动设备的普及,人们在网络上产生了大量的文本数据。这些数据包含了丰富的信息,如用户的需求、情感、观点等。自然语言处理技术可以帮助我们从这些数据中提取有价值的信息,为企业和个人提供更好的服务。

2. 核心概念与联系

2.1 语言模型

语言模型是自然语言处理的基础,它用于计算一个句子出现的概率。常见的语言模型有n-gram模型、神经网络语言模型等。

2.2 词向量

词向量是将词语表示为高维空间中的向量,以便计算机能够处理。词向量可以捕捉词语之间的语义关系,如相似性、类比关系等。常见的词向量模型有Word2Vec、GloVe等。

2.3 序列标注

序列标注是自然语言处理中的一种任务,目标是为序列中的每个元素(如单词)分配一个标签。常见的序列标注任务有词性标注、命名实体识别等。常用的序列标注模型有隐马尔可夫模型(HMM)、条件随机场(CRF)等。

2.4 语义角色标注

语义角色标注是识别句子中谓词及其论元(如主语、宾语等)的任务。这有助于理解句子的深层含义。常用的语


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