自然语言处理(NLP) 被誉为人工智能的皇冠明珠,是计算机科学和人工智能领域的一个重要的分支, 其主要研究人与计算机之间,使用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,简单来说: 计算机以用户的自然语言形式作为输入,在其内部通过定义算法进行加工,计算等系列操作后(用以模拟人类对自然语言的理解)在返回用户所期望的结果。
自然语言的表达非常灵活,人们甚至可以随时创造性地构造新的词汇、新的表达方式,然后在交流的过程中教会别人对这些新表达方式的理解。自然语言的这种灵活性对机器处理自然语言而言是一个重大的挑战。 3.NLP程序效果的决定因素:算法的选择、训练语料的规模与相关度。 基于规则的算法一般被认为缺乏泛化能力,所以主流的NLP程...
在自然语言处理的应用上，NLP技术将继续被广泛应用于自然语言交互，如对话系统和聊天机器人等，并在其它领域如金融，医疗，法律，市场营销等领域得到更广泛的应用。总之，自然语言处理是一个非常广泛和复杂的领域，未来还有很多可能性和潜力需要挖掘。随着技术的不断发展和应用，NLP将会在人类与计算机之间建立更加自然和...
自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是一个融合了语言学、计算机科学、数学等学科的领域,它不仅研究语言学,更研究如何让计算机处理这些语言。它主要分为两大方向:自然语言理解(Natural language Understanding, NLU)和自然语言生成(Natural language Generation, NLG),前者是听读,后者是说写。 本文将从自然语...
NLP 自然语言处理之综述 (1) NLP 介绍 NLP 是什么? NLP (Natural Language Processing) 自然语言处理,是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科,目的是让计算机处理或“理解”自然语言。自然语言通常是指一种自然地随文化演化的语言,如汉语、英语、日语。
自然语言处理综述 自然语言处理涉及许多领域,包括词汇、句法、语义和语用分析,文本分类、情感分析、自动摘要、机器 翻译和社会计算等。 自然语言处理主要分两个流程:自然语言理解(NLU)和自然语言生成(NLG) 处理流程大致可分为五步: 第一步获取语料。 第二步对语料进行预处理,其中包括语料清理、分词、 词性标注和去停...
1.自然语言处理技术的发展现状 目前,自然语言处理技术已经取得了很大进展。其中,深度学习技术的应用使得自然语言处理领域取得了一次飞跃性的发展。深度学习技术具有很强的表征学习和自动特征抽取能力,可以处理大量复杂的自然语言文本,并从中学习高度抽象、有意义的特征。 在深度学习技术的帮助下,自然语言处理技术已经在很多...
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是一种利用计算机技术处理人类自然语言的学科。随着计算机技术的不断发展,NLP正在成为人工智能领域的热门研究方向。本文将对近年来NLP领域的一些研究综述,并将这些研究按照以下列表分类: 1.语言模型 语言模型一直是NLP领域的核心研究方向。语言模型可以用来评估语句的概率,识别...
——基于《基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理》笔记以及Kimi问答创作 刘志诚 一、里程碑模型以及相关论文 1、Attention Is All You Need Ashish Vaswani等在2017年在第31届神经网络信息处理系统会议(NIPS 2017)发布的文章《Attention Is All You Need》,提出了Transformer模型,这是自然语言处理...
大型语言模型(LLMs)在自然语言处理(NLP)领域推动了重大进展,但它们遇到了诸如臆测和需要领域特定知识的挑战。为了减轻这些问题,最近的方法将从外部资源检索到的信息与LLM集成在一起,显著提升了它们在NLP任务中的表现。这篇综述论文解决了关于检索增强语言模型(RALM),包括检索增强生成(RAG)和检索增强理解(RAU)的综述缺...