📚 研究领域概述
自然语言处理是人工智能的重要分支，涵盖文本分析、语言模型、机器翻译等多个方向。以下为关键研究方向及代表性论文：
1. 语言模型
- Transformer模型：2017年论文《Attention Is All You Need》重塑序列建模范式
- BERT：2018年论文《BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers》开创预训练语言模型新纪元
- GPT系列：2018年《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》及后续版本
2. 文本生成
- T5：2019年《Exploring the Limits of Transfer Learning》提出通用文本生成框架
- PaLM：2022年《Pathways Forward for Deep Learning》展示大模型生成能力
3. 对话系统
- DialoGPT：2019年《DialoGPT: Large-scale Dialogue Generation with Policy Optimization》
- Conversational AI：相关技术综述论文
📚 经典论文推荐
| 论文标题 | 作者 | 发表年份 | 核心贡献 |
|---|---|---|---|
| Attention Is All You Need | Google Research | 2017 | 引入自注意力机制 |
| BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers | Google Research | 2018 | 双向预训练模型 |
| GPT-3: Language Models are Few-Shot Learners | OpenAI | 2020 | 极大规模语言模型 |
💡 建议从Transformer模型开始深入研究，该论文是后续所有预训练模型的基础
📈 最新进展
🧰 实践资源
- Hugging Face模型库：提供数百个预训练模型
- PyTorch NLP教程：从零实现语言模型
- 论文复现项目：包含BERT、GPT等模型的完整代码示例