自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它旨在使计算机能够理解和处理人类语言。以下是一些关于 NLP 的关键概念和最新研究进展。

关键概念

  • 分词：将一段文本分割成单词或短语的过程。
  • 词性标注：为文本中的每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。
  • 句法分析：分析句子的结构，确定单词之间的关系。
  • 语义理解：理解句子的含义，包括词汇、语法和上下文。

最新研究进展

  • 深度学习在 NLP 中的应用：深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），在 NLP 任务中取得了显著的成果。
  • 预训练语言模型：如 GPT-3 和 BERT，这些模型通过在大规模语料库上进行预训练，能够实现多种 NLP 任务，如文本分类、情感分析等。
  • 跨语言 NLP：研究如何使 NLP 模型能够处理多种语言。

NLP 模型架构图

扩展阅读

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