什么是 自然语言处理？
自然语言处理是人工智能的一个分支，专注于使计算机能够以有意义和有用的方式理解、解释、生成和响应人类语言。它将计算语言学与机器学习和深度学习技术相结合，弥合人类交流与计算机理解之间的鸿沟。
快速了解
| 创建时间 | 1950 年代（起源于计算语言学） |
|---|---|
| 规范文档 | 官方规范 |
工作原理
自然语言处理涵盖了分析和处理文本及语音数据的广泛技术。核心 NLP 任务包括分词（将文本分解为单词或句子）、词性标注、命名实体识别、句法分析和语义分析。现代 NLP 系统利用 Transformer 等深度学习架构，这些架构为 GPT 和 BERT 等大型语言模型（LLM）提供支持。这些模型在海量文本语料库上进行训练，可以执行从简单的文本分类到复杂的推理和生成等各种任务。
主要特点
- 将非结构化的文本和语音数据处理为结构化格式
- 结合基于规则的语言学与统计和神经网络方法
- 处理人类语言中的歧义、上下文和细微差别
- 支持多种语言，处理不同复杂度的语言特性
- 同时具备理解（NLU）和生成（NLG）能力
- 通过迁移学习和微调持续改进
常见用途
- 用于客户服务自动化的聊天机器人和虚拟助手
- 机器翻译服务（谷歌翻译、DeepL、百度翻译）
- 用于社交媒体监控和品牌声誉的情感分析
- 搜索引擎和信息检索系统
- 文本摘要和内容生成
示例
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NLP、NLU 和 NLG 有什么区别？
NLP（自然语言处理）是涵盖所有处理人类语言的计算方法的广泛领域。NLU（自然语言理解）是专注于理解和解释文本的子集——提取含义、意图和实体。NLG（自然语言生成）是另一个专注于从结构化数据或其他输入生成人类可读文本的子集。现代系统通常结合 NLU 和 NLG 能力。
NLP 中的基础任务有哪些？
基础 NLP 任务包括：分词（将文本分割成单词/词元）、词性标注（识别名词、动词等）、命名实体识别（识别人物、地点、组织）、情感分析（确定情感基调）、机器翻译（语言之间转换）、文本摘要（压缩长文本）、问答和文本分类。这些任务构成了更复杂 NLP 应用的基础模块。
深度学习如何改变了 NLP？
深度学习通过使模型能够自动从数据中学习表示而不是依赖手工设计的特征，彻底改变了 NLP。词嵌入（Word2Vec、GloVe）的引入，随后是上下文嵌入（ELMo），然后是 Transformer（BERT、GPT）极大地提高了几乎所有 NLP 任务的性能。大型语言模型现在展示了以前不可能的能力，如少样本学习和复杂推理。
什么是分词，为什么它很重要？
分词是将文本分解成更小单元（词元）进行处理的过程。它至关重要，因为计算机无法直接理解原始文本。现代分词方法包括词级（按空格分割）、子词级（BPE、WordPiece - 大多数 LLM 使用）和字符级方法。子词分词在词汇量大小和处理罕见词能力之间取得平衡，是 GPT 和 BERT 等模型的标准。
NLP 的主要挑战是什么？
主要挑战包括：歧义性（词语和句子可能有多重含义）、上下文依赖性（含义根据周围文本变化）、讽刺和反语检测、处理多种语言和语码转换、处理非正式文本（俚语、错别字）、保持生成文本的事实准确性、理解隐含知识，以及确保模型不会延续训练数据中存在的偏见。