1. 核心概念与技术演进

自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，主要研究计算机与人类语言的交互。以下为关键知识点：

  • 语言模型：如BERT、GPT系列，通过预训练+微调实现多任务处理
  • 序列建模：RNN、LSTM、Transformer等架构对比
  • 词向量：Word2Vec、GloVe、FastText等嵌入技术
  • 句法分析：依存句法树与成分句法分析方法
  • 对话系统：基于规则、统计模型与深度学习的演进路径
自然语言处理

2. Transformer 模型详解

Transformer 通过自注意力机制革新了序列建模方式：

# 示例代码：PyTorch 实现的Transformer
import torch
model = torch.nn.Transformer(d_model=512, nhead=8)
  • 自注意力机制：捕捉长距离依赖关系
  • 位置编码：解决序列顺序信息丢失问题
  • 多头注意力：提升模型对不同子空间特征的捕捉能力
  • 残差连接：缓解梯度消失问题
Transformer_model

3. 应用场景实践

NLP技术已广泛应用于：

  • 💬 智能客服系统
  • 📖 文本摘要生成
  • 🧩 机器翻译（如中英互译）
  • 🔍 情感分析与舆情监控
  • 🤖 对话式AI开发

了解更多深度学习模型实现细节，请参考Transformer架构详解