揭开自然语言处理(NLP)的神秘面纱

  时间:2024年 11月 05

作者:小蒋聊技术

邮箱:wei_wei10@163.com

微信:wei_wei10

音频:喜马拉雅

        大家好,欢迎来到小蒋聊技术” ,我是小蒋!。小蒋最近在学习清华大模型课程,小蒋将会一边学习,一边为大家分享。今天小蒋将要给大家分享自然语言处理(NLP)的发展历程。在学习大模型的过程中,小蒋深刻体会到NLP的重要性,并希望通过今天的分享,让大家更好地理解这个领域的背景、技术演变,以及背后推动这一切技术发展的力量

一.NLP的背景

        自然语言处理(NLP)的兴起源于人类对语言理解的需求。人类使用自然语言进行交流,然而计算机却难以理解这种复杂的表达方式。早在20世纪50年代,研究者们就意识到,能让计算机理解和处理人类语言,不仅能推动技术进步,还能在机器翻译、信息检索等领域带来革命性变化。

        当时,计算机科学的理论还处于发展阶段,简单的符号系统和规则基础的模型无法应对语言中的歧义和灵活性。于是,NLP的研究逐渐演变为一个结合语言学、计算机科学和人工智能的跨学科领域。这不仅是为了技术的突破,更是为了解决实际的社会需求。想象一下,一个不懂英语的人如何与国际朋友沟通,NLP技术正是实现这一愿景的桥梁。就从 NLP 的背景和人们对它的需求来看,小蒋认为 NLP 是一个很有前景的技术领域。

二.NLP发展的初期

        从1950 年代 到1960 年代,机器翻译成为NLP研究的重心。例如,乔治城大学的翻译实验展示了计算机如何将简单句子从一种语言翻译成另一种语言。这一时期,研究主要集中在符号处理和基于规则的系统上。

        然而,这种方法在面对语言的复杂性时显得力不从心。许多语法规则和语言习惯无法简单化为固定的规则,因此,研究者们开始探索更为灵活的方法。这一探索为后来的统计方法和大模型的出现奠定了基础。

        有趣的是,这个阶段的研究人员面临着巨大的挑战。机器翻译的准确性往往无法令人满意,有些翻译结果甚至让人捧腹大笑。比如,将“我爱你”翻译成“我喜欢你”,这种微妙的情感表达是机器很难捕捉到的。这种趣味性的错误不仅引发了社会对NLP研究的关注,还激发了更多研究者投身于这一领域,寻求更好的解决方案。

三.统计方法的兴起

        进入1980年代到1990年代,统计方法逐渐成为主流。研究者们开始使用统计语言模型,通过分析大量的文本数据来识别语言模式。这一时期的关键技术包括n-gram模型,能够更好地处理词语之间的关系。

        随着计算能力的提高,机器学习开始被引入到NLP中。研究者们利用标注好的数据训练模型,使其能自动学习语言特征。这一转变标志着NLP从传统的基于规则的方法向数据驱动的方法迈进。

        这个转变的推动力之一是互联网的普及,海量的文本数据为NLP研究提供了前所未有的资源。想象一下,网络上的新闻、论坛、社交媒体都成为了数据的金矿,使得模型能够从中汲取丰富的语言知识。

        而在这个过程中,一些有趣的应用开始涌现,比如垃圾邮件过滤。通过分析大量的邮件数据,统计模型能够识别出哪些邮件是垃圾邮件,从而帮助用户屏蔽不必要的信息。这不仅提升了用户体验,也标志着NLP技术开始在商业应用中展露头角。

四.深度学习与现代NLP

        21世纪初,深度学习技术的出现彻底改变了NLP的格局。2013年,Word2Vec模型的提出使得词汇可以通过向量表示,捕捉词与词之间的关系,从而提升了语义理解的能力。

        随着深度学习的发展,许多大型科技公司开始投入大量资源进行NLP研究。这不仅是为了技术的提升,更是因为NLP能为企业带来巨大的商业价值。比如,智能客服系统能够通过自然语言处理技术提高客户满意度,减少人工成本。

        OpenAI的GPT和谷歌的BERT模型的问世,标志着NLP技术迈入了一个新的时代。这些模型通过在海量数据上进行训练,能够在文本生成、问答和情感分析等任务中实现突破性进展。在学习这些大模型的过程中,小蒋发现其应用范围之广令人惊叹。比如,GPT-4不仅可以生成文本,还能创作诗歌、编写代码,甚至参与创意写作。

        想象一下,这样的技术不仅能帮助学生更好地学习语言,还能在文学创作中激发灵感。每一次对话,都可能激发出新的创意。小蒋认为这将是一个非常有前进的技术方向。

五.未来展望

        今天,NLP技术已经在智能客服、机器翻译、内容生成等多个领域得到应用。未来,我们期待更为智能的系统,它们能够理解用户的情感和意图,实现更自然的人机交互。在小蒋我学习大模型的过程中,也看到了NLP在更广泛应用中的潜力,这无疑为我们今后的工作带来了更多的思考。

        未来,NLP将为我们带来巨大的价值。例如,在医疗领域,NLP可以帮助医生快速处理大量文献,提取关键信息,提高诊断效率;在法律领域,NLP技术可以自动分析合同和法律文件,识别潜在风险,帮助律师节省时间。这样的应用不仅提升了专业人员的工作效率,也为普通用户提供了更便捷的服务。

六.总结

        今天小蒋分享了自然语言处理的演变历程,从早期的机器翻译到现代的深度学习模型,NLP技术的发展深刻影响着我们的生活和工作。推动这一切的,不仅是技术本身,还有对解决实际问题的渴望和对人机交互的期许。

        在小蒋我看来,思想的深度和创新比单纯的代码更有价值。希望大家能在技术的海洋中继续探索。感谢大家的参与,欢迎在评论区留言,别忘了关注“小蒋聊技术”,我们下次见!

      

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/909165.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

C#:强大而优雅的编程语言

在当今的软件开发领域,C#作为一种广泛应用的编程语言,以其强大的功能、优雅的语法和丰富的生态系统,受到了众多开发者的喜爱。本文将深入探讨 C#的各个方面,展示它的魅力和优势。 一、C#的历史与发展 C#是由微软公司开发的一种面…

SQL CASE表达式与窗口函数

CASE 表达式是一种通用的条件表达式,类似于其他编程语言中的if/else语句。 窗口函数类似于group by,但是不会改变记录行数,能扫描所有行,能对每一行执行聚合计算或其他复杂计算,并把结果填到每一行中。 1 CASE 表达式…

C++之位算法

位算法 常见位运算总结 位1的个数 给定一个正整数 n,编写一个函数,获取一个正整数的二进制形式并返回其二进制表达式中 设置位 的个数(也被称为汉明重量)。 示例 1: 输入:n 11 输出:3 解释…

【OJ题解】C++实现字符串大数相乘:无BigInteger库的字符串乘积解决方案

🦄个人主页: 起名字真南 🦄个人专栏:【数据结构初阶】 【C语言】 【C】 【OJ题解】 目录 1. 引言2. 题目分析示例: 3. 解题思路4. C代码实现5. 代码详解6. 时间和空间复杂度分析7. 边界情况分析8. 总结 1. 引言 在开发中,有时我们…

用Python将PDF表格提取到文本、CSV和Excel文件中

从PDF文档中提取表格并将其转换为更易于处理的格式(如文本、CSV和Excel文件),是数据分析和信息管理中的常见需求。此过程可显著简化表格数据的处理,使数据的操作、分析和与其他数据集的集成更加便捷。无论是财务报表、研究论文&am…

如何在 IntelliJ IDEA 中调整 `Ctrl+/` 快捷键生成注释的位置

前言 在使用 IntelliJ IDEA 编写代码时,注释是代码可读性和维护性的重要组成部分。IDEA 提供了快捷键 Ctrl/ 用于快速生成单行注释。然而,默认情况下,使用此快捷键生成的注释会出现在行首,导致注释与代码之间存在较大的空格&…

深入理解对象池 sync.Pool

文章目录 前言应用使用源码走读数据结构Get获取对象Put归还对象poolDeque分析GC时 总结 前言 当多个 goroutine 都需要创建同⼀种对象的时候,如果 goroutine 数量过多,导致对象的创建剧增,进⽽导致 GC 压⼒增大。形成下面的恶性循环&#xf…

项目管理(软设软考高频)

一、进度管理 1.Gantt图 2.PERT图 二、风险管理 三、沟通管理 四、成本管理

在Java中,实现数据库连接通常使用JDBC

学习总结 1、掌握 JAVA入门到进阶知识(持续写作中……) 2、学会Oracle数据库入门到入土用法(创作中……) 3、手把手教你开发炫酷的vbs脚本制作(完善中……) 4、牛逼哄哄的 IDEA编程利器技巧(编写中……) 5、面经吐血整理的 面试技…

gradle下载的jar包,源码出现Decompiled .class file, bytecode version

如下是问题截图 问题产生原因: gradle依赖下载只下载了jar包,这导致idea在读取jar包时,需要通过Fernflower技术对jar包进行反编译,而反编译过程中只会保留源码信息,因此注释等额外信息全部丢失 解决方案&#xff1a…

[357]基于springboot的中小型制造企业质量管理系统

摘 要 信息数据从传统到当代,是一直在变革当中,突如其来的互联网让传统的信息管理看到了革命性的曙光,因为传统信息管理从时效性,还是安全性,还是可操作性等各个方面来讲,遇到了互联网时代才发现能补上自古…

SAP(PP生产制造)拆解工单业务处理

1、BOM维护 要拆解的成品或半成品要和原成品、半成品BOM一致 2、创建拆解工单 CO01选择拆解工单的类型,以及填写拆解的物料和拆解工厂 维护工单组件 注意: 1、拆解入库组件的数量需要维护为负数 2、拆解工单投料组件数量维护为正数 3、拆解工单收发…

NavVis LX系列产品典型应用—现有住宅装修改造-沪敖3D

现有住宅装修改造项目的 数据捕捉和测量技术 当Jay Ure着手翻新和美化自己的新家时,他敏锐地发现这是现场测试NavVis VLX的绝佳机会。 为了全面评估,他聘请了一位工程师,采用传统的全站仪技术进行地形测绘。之后,他用移动扫描设…

【初阶数据结构篇】链式结构二叉树(续)

文章目录 须知 💬 欢迎讨论:如果你在学习过程中有任何问题或想法,欢迎在评论区留言,我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力! 👍 点赞、收藏与分享:觉得这篇文章对你有帮助吗&#xff1…

qt QTabWidget详解

1、概述 QTabWidget是Qt框架中的一个控件,它提供了一个标签页式的界面,允许用户在不同的页面(或称为标签)之间切换。每个页面都可以包含不同的内容,如文本、图像、按钮或其他小部件。QTabWidget非常适合用于创建具有多…

Linux系统基础-多线程超详细讲解(5)_单例模式与线程池

个人主页:C忠实粉丝 欢迎 点赞👍 收藏✨ 留言✉ 加关注💓本文由 C忠实粉丝 原创 Linux系统基础-多线程超详细讲解(5)_单例模式与线程池 收录于专栏[Linux学习] 本专栏旨在分享学习Linux的一点学习笔记,欢迎大家在评论区交流讨论&a…

Spark中的宽窄依赖

一、什么是依赖关系 这里通过一张图来解释: result_rdd是由tuple_rdd使用reduceByKey算子得到的, 而tuple_rdd是由word_rdd使用map算子得到的,word_rdd又是由input_rdd使用flatMap算子得到的。它们之间的关系就称为依赖关系! 二…

[每周一更]-(第121期):模拟面试|微服务架构面试思路解析

这一系列针对Go面试题整理,仅供参考 文章目录 00|综合服务治理方案:怎么保证微服务应用的高可用?1. **什么是微服务架构?**2. **怎么保证微服务架构的高可用?**3. **怎么判定服务是否已经健康?**4. **如果服务不健康该怎么办?**5. **怎么判定服务已经从不健康状态恢复过…

一体化运维监控管理平台详解:构建高效运维体系

在当今数字化转型的大潮中,IT系统的复杂性和规模不断扩大,运维工作的挑战也随之增加。为了应对这一挑战,我们推出了一体化运维监控管理平台,旨在通过全面、智能的监控手段,提升运维效率,保障业务连续性。本…

FBX福币交易所A股三大指数小幅低开 稀土永磁板块回调

查查配分析11月5日电 周二,A股三大指数小幅低开。沪指开盘跌0.10%报3306.81点,深证成指开盘跌0.09%报10653.20点,创业板指开盘跌0.05%报2184.90点。 FBX福币凭借用户友好的界面和对透明度的承诺,迅速在加密货币市场中崭露头角,成为广大用户信赖的平台。 来源:同花顺iFinD 盘面…