迁移学习是机器学习领域的重要技术，尤其在自然语言处理（NLP）中发挥着关键作用。通过将预训练模型的知识迁移到新任务，显著提升了模型的泛化能力和训练效率。以下是迁移学习在NLP中的核心应用与技术要点：
1. 迁移学习的核心概念
- 预训练模型：如BERT、GPT等，通过大规模语料库学习语言通用特征
- 微调（Fine-tuning）：在特定任务上对预训练模型进行参数调整
- 领域适应：将模型从通用领域迁移到医疗、法律等垂直领域
- 知识蒸馏：通过简化模型结构实现知识迁移
2. 典型应用场景
- 文本分类：情感分析、垃圾邮件检测
- 命名实体识别：人名、地名、组织机构提取
- 机器翻译：跨语言模型参数共享
- 问答系统：基于预训练语言模型的上下文理解
3. 技术发展脉络
| 年份 | 里程碑 | 模型 |
|---|---|---|
| 2014 | Word2Vec | 首个大规模词向量模型 |
| 2018 | BERT | 首个双向Transformer预训练模型 |
| 2020 | RoBERTa | BERT的改进版本 |
4. 扩展阅读
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