一言以蔽之: 传统的NLP,把技术方向分成了信息抽取、文本挖掘、机器翻译、语音合成、语音识别等一系列任务去研究,每个任务有专门的模型和框架。而进入大语言模型时代,对文本的表征则更加高维,大语言模型是一个…
目前对于可能会应用到大模型的传统NLP应用,我自己将其分为两种不同的情况: (1)开荒式业务场景。这种场景主要出现在那些刚刚完成数字化还未进行智能化的机构、或者业务场景本身比较复杂、传统技术无法在该场景中匹配最低的用户使用体验要求的情况。特点:数据积累不成熟(也就是没有足够的训练语料用于场景专用模型的训练)...
从传统的统计和模板方法,到现代的神经网络和预训练模型,文本生成技术经历了巨大的发展。随着技术的不断进步,我们有理由相信未来文本生成将更加智能化和人性化。对于计算机科学和相关领域的从业者来说,掌握这些技术将为他们的工作带来更多的可能性和机会。 希望本文能够帮助您了解文本生成技术的全貌,并激发您对NLP领域的...
◦BM25召回:倒排索引是一种比较传统的文档检索方法,主要方法是首先对用户输入文本进行分词,然后通过BM25公式进行打分,原理不详细介绍了,感兴趣同学可自行学习。 倒排召回的核心还是关键词命中逻辑,通常具有检索速度快、可解释性强等优点。但是,该方法和现有NLP模型相比,缺乏对语义信息的理解,无法理解“一词多义”等情况...
词袋模型是传统NLP中一种基础且简单的特征映射方法。其特点和应用如下：核心理念：将文本视为无序的词汇集合，仅通过计算每个词汇出现的频率来构建特征地图。构建方式：词汇表：首先构建一个包含所有文档中出现过的词汇的词汇表。向量转换：将每个文档转换为一个向量，向量的每个维度对应词汇表中的一个词汇...
传统NLP(自然语言处理)和大语言模型在处理文本数据的方式上存在显著的差别。 传统NLP主要依赖于规则和手工特征来分析和处理文本。这意味着研究人员需要事先定义一套规则来解析语言结构,并为特定任务设计特征。这些规则和特征需要经验和专业知识,且工作量较大。然而,由于语言的复杂性和多样性,传统NLP方法难以完全覆盖所有...
相反,NLP研究人员不仅共享数据集,还共享从数据集中学到的模型。 学习能力:由于自然语言的多样性以及大量噪声的存在,完备的显式规则描述所需的复杂度很高。人类可以试图总结归纳这些规则,但人类大脑思考分析能力的极限往往成为限制规则复杂度的瓶颈——传统语言学研究已经被描述为“智力训练”。此外,人类语言学家之间的...
NLP自然语言处理(三)—— 文本处理方法 & 传统NLP与深度学习NLP & NLP聊天机器人原理,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
传统nlp项目实战 在datawhale组织中报名学习:入门NLP(以新闻文本分类赛事进行学习)。 目录: 1.赛题理解 2.赛题目标 3.赛题数据 4.数据标签 5.评测指标 6.数据读取 7.解题思路 1.赛题理解 赛题名称:零基础入门NLP之新闻文本分类。 赛题目标:通过这道赛题走入自然语言处理的世界,接触NLP的预处理、模型构建和...
GPT和传统NLP的区别主要体现在功能、应用场景、模型结构和技术等方面。 首先,GPT旨在构建自然语言处理系统,而传统NLP则广泛用于各种实际场景中,如自动翻译、智能客服和智能搜索等。GPT更专注于生成自然流畅的文本,比如对话生成和文本摘要等。 其次,GPT使用了Transformer模型,该结构采用了多头自注意力机制和残差连接等技术...