用织梦怎么做网站,wordpress 去google,中企动力北京总部地址,湖北疾控发布最新通告文章目录 1、简介2、自然语言处理的发展简史3、语言学理论句法学#xff08;Syntax#xff09;语义学#xff08;Semantics#xff09;语用学#xff08;Pragmatics#xff09;形态学#xff08;Morphology#xff09; 4、统计与机器学习方法n-gram 模型隐马尔可夫模型… 文章目录 1、简介2、自然语言处理的发展简史3、语言学理论句法学Syntax语义学Semantics语用学Pragmatics形态学Morphology 4、统计与机器学习方法n-gram 模型隐马尔可夫模型HMM条件随机场CRF朴素贝叶斯Naive Bayes 5、深度学习方法词嵌入Word Embeddings卷积神经网络CNN循环神经网络RNN及其变种Transformer 模型 6、预训练模型与转移学习BERTBidirectional Encoder Representations from TransformersGPTGenerative Pre-trained TransformerT5Text-to-Text Transfer Transformer 7、自然语言处理的应用文本分类信息提取机器翻译问答系统文本生成 8、小结 作者介绍双非本科大三网络工程专业在读阿里云专家博主专注于Java领域学习擅长web应用开发、数据结构和算法初步涉猎人工智能和前端开发。 个人主页逐梦苍穹 所属专栏人工智能 gitee地址xzl的人工智能代码仓库 ✈ 您的一键三连是我创作的最大动力 1、简介
自然语言处理Natural Language Processing, 简称NLP是计算机科学与语言学中关注于计算机与人类语言间转换的领域。 自然语言处理NLP涉及多个层次的理论和技术从基础语言学到先进的深度学习模型。
2、自然语言处理的发展简史 3、语言学理论
句法学Syntax
上下文无关文法Context-Free Grammar, CFG定义如何生成句子的规则通常用于句法树的构建和分析。依存语法Dependency Grammar研究句子中词语之间的依赖关系更适合捕捉语言的实际使用情况。X-bar 语法一种扩展的短语结构语法用于解释句子的层次结构。
语义学Semantics
词汇语义学Lexical Semantics研究词语的含义及其组合方式包括同义词、反义词、多义词等。组合语义学Compositional Semantics通过逻辑和数学方法研究句子意义如何从单词的意义中组合而成。框架语义学Frame Semantics基于认知语言学研究语言表达的意义与背景知识的关系。
语用学Pragmatics
言语行为理论Speech Act Theory研究语言使用者通过语言进行的各种行为如声明、提问、命令等。会话含义Conversational Implicature研究说话者如何通过语言的间接使用传递隐含意义。语用推理Pragmatic Inference研究听话者如何通过上下文理解隐含信息。
形态学Morphology
屈折变化Inflection词形变化以表示语法信息如动词的时态、名词的数。派生变化Derivation通过添加前缀或后缀形成新词如名词转化为动词。形态分析与生成利用规则或统计方法进行词形还原Lemmatization和词干提取Stemming。
4、统计与机器学习方法
n-gram 模型
平滑技术Smoothing Techniques如加法平滑、Katz 回退、Kneser-Ney 平滑用于处理未见过的 n-gram。统计语言建模通过计算 n-gram 的联合概率和条件概率来预测下一个词或词组。
隐马尔可夫模型HMM
维特比算法Viterbi Algorithm用于找到最可能的隐藏状态序列。前向-后向算法Forward-Backward Algorithm用于计算序列中各状态的概率分布。Baum-Welch 算法一种 EMExpectation-Maximization算法用于从未标注数据中估计 HMM 的参数。
条件随机场CRF
特征函数设计利用输入数据的特征如词性、词形等构建特征函数。参数估计通过最大似然估计Maximum Likelihood Estimation或正则化方法估计模型参数。序列标注通过动态规划算法如维特比算法实现最优标注序列的解码。
朴素贝叶斯Naive Bayes
贝叶斯定理通过计算后验概率进行分类。假设条件独立性尽管这一假设在实际应用中不总是成立但朴素贝叶斯在许多实际应用中表现良好。拉普拉斯平滑处理零概率问题防止某些词语未见过的情况下影响分类结果。
5、深度学习方法
词嵌入Word Embeddings
Word2Vec通过 Skip-gram 和 CBOW 模型训练词向量捕捉词语的语义相似性。GloVeGlobal Vectors for Word Representation通过全局词共现矩阵训练词向量平衡全局和局部信息。FastText扩展 Word2Vec通过子词信息提高对低频词和未见词的处理能力。
卷积神经网络CNN
一维卷积1D Convolution适用于文本数据利用卷积核捕捉局部词组特征。池化层Pooling Layer如最大池化Max Pooling和平均池化Average Pooling用于缩减特征图尺寸提高模型泛化能力。应用场景文本分类、情感分析、句子匹配等。
循环神经网络RNN及其变种
标准 RNN处理序列数据但存在梯度消失和梯度爆炸问题。长短期记忆网络LSTM通过引入记忆单元和门机制解决长期依赖问题。门控循环单元GRU简化的 LSTM计算效率更高。双向 RNNBi-directional RNN结合前向和后向 RNN提高对上下文信息的捕捉能力。
Transformer 模型
自注意力机制Self-Attention Mechanism捕捉序列中任意位置的依赖关系计算复杂度为 O(n^2)。多头注意力Multi-Head Attention通过并行注意力头捕捉不同子空间的信息。位置编码Positional Encoding在模型中引入位置信息弥补 Transformer 缺少序列位置信息的不足。预训练模型如 BERT双向编码器表示和 GPT生成预训练变换器通过大规模语料预训练在特定任务上微调显著提高性能。
6、预训练模型与转移学习
BERTBidirectional Encoder Representations from Transformers
双向训练通过同时考虑左上下文和右上下文捕捉更丰富的语义信息。遮掩语言模型Masked Language Model在预训练阶段随机遮掩部分词语模型通过预测这些词语进行训练。下一句预测Next Sentence Prediction, NSP预训练时通过判断两句子是否连续学习句子间的关系。
GPTGenerative Pre-trained Transformer
单向训练通过从左到右生成文本适合文本生成任务。解码器架构与 BERT 的编码器架构不同GPT 采用解码器架构更适合生成任务。零样本、少样本学习通过大规模预训练GPT-3 展现出在许多任务中的零样本和少样本学习能力。
T5Text-to-Text Transfer Transformer
统一任务格式将所有 NLP 任务统一为文本到文本的格式简化了模型的使用和任务转换。预训练任务通过多种预训练任务如遮掩语言模型、拼写纠错等提高模型的泛化能力。多任务学习在预训练阶段同时进行多种任务提高模型在不同任务上的表现。
7、自然语言处理的应用
文本分类
情感分析通过分类模型判断文本的情感倾向如积极、消极、中立。主题分类将文本分类到不同的主题如新闻分类、文档分类等。垃圾邮件检测通过分类模型识别垃圾邮件提高邮箱的安全性。
信息提取
命名实体识别Named Entity Recognition, NER识别文本中的实体如人名、地名、组织名等。关系抽取Relation Extraction从文本中提取实体间的关系如人物关系、事件关系等。事件抽取Event Extraction识别文本中的事件及其参与者、时间、地点等信息。
机器翻译
统计机器翻译Statistical Machine Translation, SMT通过统计模型进行语言翻译如短语翻译模型、层次短语模型。神经机器翻译Neural Machine Translation, NMT通过端到端的神经网络模型进行翻译如基于序列到序列Seq2Seq模型、Transformer 模型。自适应翻译Adaptive Translation通过实时反馈和用户校正提高翻译质量。
问答系统
检索式问答Retrieval-Based QA通过搜索技术在大量文档中检索答案常用于知识库问答。生成式问答Generative QA通过生成模型生成答案常用于对话系统、聊天机器人等。
文本生成
语言模型生成Language Model Generation通过训练好的语言模型生成连贯的文本如文章生成、新闻生成等。对话系统Dialogue Systems生成自然、连贯的对话如智能助手、客服机器人等。故事生成Story Generation生成富有创意和连贯的故事常用于娱乐、教育等领域。
8、小结
通过结合以上理论知识和技术方法自然语言处理在处理复杂语言任务方面取得了显著进展同时仍面临诸如语义理解、上下文处理等挑战 随着深度学习和计算能力的提升NLP 的应用前景更加广阔。
