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张小明 2025/12/28 6:10:13
给客户做网站需要付法律责任吗,秦皇岛优化营商环境,体育局网站建设方案,网站上线 串词NLP是什么#xff1f;NLP#xff1a;自然语言处理它的作用就是让计算机“理解、处理和生成人类语言”。NLP发展史1. 基于规则这个阶段的NLP主要用于把自然语言中的信息#xff0c;提取成程序能直接用的字段。比如抽取时间、日期抽取金额、数量抽取编号、手机号、身份证号用户…NLP是什么NLP自然语言处理它的作用就是让计算机“理解、处理和生成人类语言”。NLP发展史1. 基于规则这个阶段的NLP主要用于把自然语言中的信息提取成程序能直接用的字段。比如抽取时间、日期抽取金额、数量抽取编号、手机号、身份证号用户输入了一段文本“订单将于2025年5月1日发货金额199元”发现包含时间和金额就{ date: 2025-05-01, price: 199 }系统通过规则发现文本中包含时间和金额于是解析成结构化数据。 后续业务程序只需要处理这段 JSON而不再关心原始文本的自然语言形式。可以看出在这个阶段的 NLP 中系统不会理解用户的真实意图不会结合上下文进行推断不会补全隐含信息也不会“猜测”用户想表达什么它只做一件事判断文本是否命中既定规则并在命中时输出确定的结构化结果因此基于规则的 NLP 并不具备上下文理解能力它更像是一个“语言格式解析器”而不是“语言理解系统”。2. 基于统计核心思想不再完全依赖人工规则而是通过统计大量文本中词语的出现频率和组合规律来推断语言模式。基于统计的比如最简单的N_Gram模型什么是 N-GramN-Gram 假设当前词的出现只与前面 N-1 个词有关。例如1-Gram只看当前词本身2-GramBigram看前 1 个词3-GramTrigram看前 2 个词我们以2-Gram为列会看前面的一个词。我们将以下内容训练给模型“我 爱 吃 苹果” “我 爱 吃 香蕉” “我 喜欢 吃 苹果”Bigram 模型会根据一个词统计下一个词出现的概率这里我们可以数一数所有词对前一个词下一个词次数我爱2 次我喜欢1 次爱吃2 次喜欢吃1 次吃苹果2 次吃香蕉1 次根据这个词的组合就可以去预测一个词的下一个词比如我后面出现“爱”的概率是 2/3出现“喜欢”的概率是 1/3。吃后面出现“苹果”的概率是 2/3出现“香蕉”的概率是 1/3。所以如果你看到“我 爱 吃”那下一个词大概率是“苹果”这里有人要问了为什么有的词对是一个字有的词对是两个字这就涉及到token的概念了。常说的token是什么Token 是模型处理文本的最小“计算单位”每个颜色都代表一个token。可以看到“我爱吃苹果”这句话转换成LL处理的最小单位就是“我” “爱” “吃” “苹果”那自然在统计概率的时候也要按照这个词对进行统计因为模型处理的永远都是token输出的时候也是按照token进行的输出。3. 深度学习和大数据驱动随着互联网的发展文本数据规模呈指数级增长同时计算能力尤其是 GPU的提升使得深度学习方法开始被引入 NLP 领域。这一阶段的核心变化是不再人为设计规则或统计特征而是让模型自动学习语言的表示和规律。核心思想在深度学习驱动的 NLP 中系统不再只关心“这个词出现过多少次”“下一个词的概率是多少”而是开始学习词与词之间的语义关系以及它们在上下文中的含义。这个就是向量相似关键技术演进1️⃣ 词向量Word Embedding通过神经网络将词映射到连续向量空间中“手机” ≈ “电脑” “北京” ≈ “上海”相似语义的词在向量空间中距离更近。这使得模型第一次具备了“语义相似性”的概念。2️⃣ Transformer 模型Transformer 的提出彻底改变了 NLP 的发展方向。它通过自注意力机制Self-Attention同时关注句子中的所有词捕捉长距离依赖大幅提升并行计算能力这为大规模预训练模型奠定了基础。预训练语言模型与大语言模型LLM在 Transformer 架构基础上人们提出了预训练 微调Pretrain Finetune超大规模语料训练模型通过一个核心任务进行学习根据上下文预测下一个词Token但由于模型规模、数据规模和训练方式的跃迁这种“预测”逐渐表现出语义理解推理能力生成能力最终形成了今天的大语言模型LLM。在这一阶段模型不再依赖人工规则不再依赖人工特征可以在上下文中综合理解语言总结可以看出目前的大语言模型在数学本质上仍然是概率模型其推理与生成能力来源于统计学习与规模效应而非人类意义上的主观思考。学习资源推荐如果你想更深入地学习大模型以下是一些非常有价值的学习资源这些资源将帮助你从不同角度学习大模型提升你的实践能力。一、全套AGI大模型学习路线AI大模型时代的学习之旅从基础到前沿掌握人工智能的核心技能​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取二、640套AI大模型报告合集这套包含640份报告的合集涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师还是对AI大模型感兴趣的爱好者这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示​因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取三、AI大模型经典PDF籍随着人工智能技术的飞速发展AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型如GPT-3、BERT、XLNet等以其强大的语言理解和生成能力正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。因篇幅有限仅展示部分资料需要点击文章最下方名片即可前往获取四、AI大模型商业化落地方案作为普通人入局大模型时代需要持续学习和实践不断提高自己的技能和认知水平同时也需要有责任感和伦理意识为人工智能的健康发展贡献力量。
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