人工智能-自然语言处理-知识解构

最新推荐文章于 2025-02-16 12:17:45 发布

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最新推荐文章于 2025-02-16 12:17:45 发布 · 6.7k 阅读

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#人工智能 #NLP #NLU #自然语言处理 #BERT

本文深入探讨自然语言处理的四个主要部分，包括语言识别、自然语言理解、机器学习技术以及个性化信息获取。重点介绍了谷歌的BERT模型在预训练语言表示中的作用，以及情感分析、问答系统、文本摘要和注意力机制等关键技术。同时，讨论了对话系统中的挑战与解决方案，如任务型对话系统的构建、对话状态追踪和策略优化。此外，还涵盖了语音识别、语音合成和语义理解等领域的重要概念和技术应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

自然语言处理包含4个部分：
1 语言识别，语音合成；
2 自然语言理解，对话理解，知识获取和问答，任务理解；
3 底层的机器学习（TennsorFlow和other）
4 个性化信息的获取和利用；

其中两个重要的竞品分析：
google的产品：各种语言场景；
Alexa亚马逊产品：基于云计算的对话机器人产品，NLP定制化场景；

google NLP开源项目：
BERT：Bidirectional Encoder Representations from Transformers 预训练语言表示的方法；
可以在大型文本语料库（如维基百科）上训练通用的“语言理解”模型，然后将该模型用于下游NLP任务，比如机器翻译、问答。
第一个无监督的用于预训练NLP的深度双向系统。
无监督意味着BERT仅使用文本语料库进行训练，也就是说网络上有大量多种语言文本数据可供使用。

NLP中的3个关键概念：
1 文本嵌入（字符串的矢量表示）；
2 机器翻译（使用神经网络翻译语言）；
3 以及Dialogue和Conversations（可以实时与人进行对话的技术）；

还涉及到的技术：
技术1：情绪分析
情绪分析是通过较小元素的语义组成来解释较大文本单元（实体、描述性术语、事实、论据、故事）的含义的过程；
用于情感分析的现代深度学习方法可用于形态学、语法和逻辑语义，其中最有效的是递归神经网络。
迄今为止用于情感分析的最强大的RNN模型是递归神经张量网络，其在每个节点处具有神经网络的树结构。

技术2：问答系统
问答（QA）系统的想法是直接从文档、对话、在线搜索和其他地方提取信息，以满足用户的信息需求；
QA系统不是让用户阅读整个文档，而是更喜欢简短而简洁的答案；
QA系统可以非常容易地与其他NLP系统结合使用，并且一些QA系统甚至超越了对文本文档的搜索，
并且可以从图片集合中提取信息；
强大的深度学习架构