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。 NLP 可以用来做什么?以及它的应用领域是什么? 文本朗读(Text to speech)/ 语音合成(Speech synthesis) 语音识别(...
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。
描述 自然语言处理(NLP)前馈网络是人工智能和语言学领域的一个重要交叉学科,旨在通过计算机模型理解和处理人类语言。前馈神经网络(Feedforward Neural Networks, FNN),尤其是多层感知器(MLP)和卷积神经网络(CNN),在这一领域扮演着关键角色。以下是对自然语言处理前馈网络的详细阐述,包括其基本原理、在NLP中的应用、优势...
最近,随着变压器架构(Vaswani等人,2017年)作为自然语言处理的代表性大型语言模型(Lewis等人,2019年;Raffel等人,2020年)的出现,其受欢迎程度显著提高。变压器架构作为自然语言处理领域的一个突出的大型语言模型,一直表现出增强的性能,吸引了越来越多研究者的关注,他们致力于研究其能力。 当前最常见的语言模型(LM)包括GPT...
语义嵌入是自然语言处理、信息检索、推荐系统等领域的核心技术,对于精准捕捉文本深层次语义信息至关重要。近年来,大语言模型(LLM)的兴起为语义嵌入技术开拓了新的方向。本文介绍了LLM在提升语义嵌入效果的最新模型与算法,聚焦在如何利用LLM生成合成数据以及如何作为模型骨干来优化语义嵌入。文章概述了当前研究的主要方向和先...
随着人工智能技术的快速发展，自然语言处理（NLP）成为了热门领域之一。在NLP中，文本蕴含（Textual Entailment）技术是一个重要的研究方向。本文将对文本蕴含技术进行综述，包括其定义、方法和应用场景，并对未来的发展进行展望。一、定义 文本蕴含是指在给定的两个文本片段中，一个文本是否可以从另一个文本中推断出来。
自然语言处理发展及应用综述.docx,自然语言处理发展及应用综述 二、自然语言处理的发展历程 在20世纪50年代之前,自然语言处理的研究主要处于基础阶段。这个时期,人们开始探索如何使用计算机来处理和理解人类语言。1949年,美国人威弗提出了机器翻译的设计方案,成为自然语
传统的自回归语言模型往往是自左向右来考虑被预测词之间的相关性,它符合人类语言习惯,因此天然适合处理自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)任务。在预训练过程中,ELMo 通过两个反向的双层LSTM 分别从正向和逆向来预测上下文信息,巧妙地弥补自回归语言模型单向处理文本序列的缺陷。
传统的自回归语言模型往往是自左向右来考虑被预测词之间的相关性,它符合人类语言习惯,因此天然适合处理自然语言生成(Natural Language Generation,NLG)任务。在预训练过程中,ELMo 通过两个反向的双层LSTM 分别从正向和逆向来预测上下文信息,巧妙地弥补自回归语言模型单向处理文本序列的缺陷。