一文读懂 NLP 基础概念：从理论到核心任务全解析

1.1 什么是 NLP

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的重要分支，目标是让计算机理解、解释和生成人类语言。它融合了计算机科学、人工智能、语言学和心理学等多学科知识，旨在打破人类语言与机器语言的壁垒，实现人机自然交流。

NLP 能完成哪些任务？

• 基础任务：中文分词、子词切分、词性标注

• 语义理解：文本分类、实体识别、关系抽取

• 生成任务：文本摘要、机器翻译、自动问答

1.2 NLP 发展历程

🔍 早期探索（1940年代-1960年代）

• 1950年：艾伦·图灵提出图灵测试，判断机器是否具备人类智能

• 诺姆·乔姆斯基提出生成语法理论，影响机器翻译基础逻辑

• 局限：早期机器翻译依赖字典查找和简单词序规则，效果有限

📊 符号主义与统计方法（1970年代-1990年代）

• 符号主义：基于规则设计语言处理逻辑（如形式语法）

• 统计方法：引入概率模型（如N-gram），通过数据驱动替代手写规则

• 突破：1980年代后，统计模型逐步取代复杂规则，提升NLP任务效率

🚀 机器学习与深度学习（2000年代至今）

• 2013年：Word2Vec模型提出，开创词向量表示新时代

• 2018年：BERT模型引领预训练语言模型浪潮

• 近年：GPT-3等基于Transformer的大模型实现文本生成、推理等复杂任务

1.3 NLP 核心任务

1.3.1 中文分词（Chinese Word Segmentation, CWS）

任务：将连续中文文本切分为有意义的词汇序列。
示例：

输入：今天天气真好，适合出去游玩.  
正确切分：["今天", "天气", "真", "好", "，", "适合", "出去", "游玩", "。"]  
错误切分1：雍|和|宫的|荷花（地名拆散）  
错误切分2：雍和|宫|的荷|花开（词汇边界混乱）

1.3.2 子词切分（Subword Segmentation）

目标：将词汇分解为更小单位（如词根、词缀），解决罕见词问题。
示例：

输入：unhappiness  
BPE切分："un" + "happi" + "ness"

1.3.3 词性标注（Part-of-Speech Tagging, POS Tagging）

任务：为文本中每个单词分配词性标签（名词、动词等）。
示例：

句子：She is playing the guitar in the park.  
标注：She(代词, PRP) is(动词, VBZ) playing(动词分词, VBG) the(限定词, DT)...

1.3.4 文本分类（Text Classification）

场景：将文本自动归类到预定义类别。
示例：

文本1："NBA季后赛将于下周开始" → 类别：体育  
文本2："苹果发布新款Macbook" → 类别：科技

1.3.5 实体识别（Named Entity Recognition, NER）

任务：提取文本中人名、地名、组织名等实体。
示例：

输入：李雷和韩梅梅是北京市海淀区的居民，计划2024年4月7日去上海旅行。  
输出：[("李雷", 人名), ("北京市海淀区", 地名), ("2024年4月7日", 日期)]

其他核心任务对比表

任务	核心目标	典型应用
关系抽取	识别实体间语义关系（如"创始人"）	知识图谱构建
文本摘要	生成原文浓缩版本	新闻速读、报告总结
机器翻译	跨语言语义转换	跨境沟通、文献翻译
自动问答	理解问题并生成自然语言回答	智能客服、知识问答系统

1.4 文本表示的发展历程

1.4.1 向量空间模型（Vector Space Model, VSM）

方法：将文本转换为高维向量，维度代表词汇，值为词频（TF-IDF等）。
问题：

• 数据稀疏性：16384维向量中仅5维非零，稀疏率99.97%

• 忽略语义："国王"与"王后"的向量无相关性

1.4.2 词向量技术演进

模型	核心创新	优势
Word2Vec	基于上下文学习词向量	捕捉语义相似性（如"国王-男人+女人≈王后"）
ELMo	双向LSTM动态词向量	解决一词多义（如"银行"的不同语境）
BERT	预训练+Transformer架构	深层上下文理解
GPT-3	千亿参数生成式模型	文本生成能力接近人类水平

📌 总结

NLP技术从早期规则驱动发展到如今的深度学习主导，正逐步实现从"处理文字"到"理解语义"的跨越。掌握中文分词、词向量表示等基础概念，是深入NLP领域的第一步。后续章节将聚焦文本表示的核心技术与实战应用，欢迎持续关注！

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