NLP三大特征抽取器：CNN、RNN与Transformer全面解析

引言

自然语言处理（NLP）领域的快速发展离不开深度学习技术的推动。随着应用需求的不断增加，如何高效地从文本中抽取特征成为NLP研究中的核心问题。深度学习中三大主要特征抽取器——卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）以及Transformer——在不同场景中展现出各自的优势。本文将系统解析这三种特征抽取器的原理、特点、应用场景及其在NLP中的实际表现，为开发者和研究者提供清晰的指导。

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一、卷积神经网络（CNN）在NLP中的特征抽取

1.1 CNN的基本原理

CNN最初主要应用于计算机视觉领域，其核心思想是通过卷积操作提取局部特征，同时通过池化层降低特征维度。
在NLP中，文本可以被表示为二维矩阵（如词向量矩阵），CNN通过滑动窗口卷积操作提取文本的局部上下文特征。

主要组件：

• 卷积层：提取固定窗口大小内的局部特征。
• 池化层：对卷积结果进行降维，保留重要信息。
• 全连接层：将提取的特征向量输入分类器。

1.2 CNN在NLP中的应用

1. 文本分类

   • 将句子嵌入为词向量矩阵，使用不同大小的卷积核提取n-gram特征。
   • 例如，Kim等人提出的Text-CNN模型在情感分类任务中取得了优秀的效果。

2. 句法分析

   • 使用CNN提取短语的语法结构特征。

3. 命名实体识别（NER）

   • 结合词向量和字符级CNN捕捉词内部特征。
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