3、自然语言处理中的迁移学习：历史、进展与应用

自然语言处理中的迁移学习：历史、进展与应用

1. 自然语言处理（NLP）概述

语言是人类认知的重要组成部分，要实现真正的人工智能，机器需学会解读、理解、处理人类语言，这凸显了NLP在AI和机器学习领域的重要性。

早期处理NLP问题（如句子分类和情感分析）的方法基于显式规则或符号AI，这类系统难以泛化到新任务，容易崩溃。20世纪90年代核方法出现后，人们转向特征工程，手动将输入数据转换为浅层学习方法可用的形式，但该方法耗时、特定于任务且非专家难以掌握。

2012年左右深度学习的出现给NLP带来了真正的革命。神经网络能在某些层自动设计合适的特征，降低了这些方法应用于新任务和问题的门槛。人们的精力转向为特定任务设计合适的神经网络架构，并在训练过程中调整各种超参数设置。

NLP系统的标准训练方式是收集大量数据点，每个数据点都可靠地标注输出标签，如在句子或文档的情感分析任务中标记为“积极”或“消极”。这些数据点被提供给机器学习算法，以学习输入到输出信号的最佳表示或转换，这一过程通常被称为监督学习范式。手动标注过程为学习代表性转换提供“监督信号”，而从无标签数据中学习表示则称为无监督学习。

当前的机器学习算法和系统并非生物学习系统的直接复制品，但某些方面受进化生物学启发。传统上，针对每个新任务、语言或应用领域，监督学习过程都要从头开始，这与自然系统利用和重用先前获得的知识的学习方式相悖。尽管从零开始的感知任务学习取得了显著进展，如机器翻译、问答系统和聊天机器人，但仍存在一些缺点。例如，当前系统在处理输入信号样本分布的显著变化时不够稳健，改变输入类型可能导致性能显著下降甚至完全失败。此外，为了让AI更普及，使小型企业的普通工程师或资源有限的人也能使用NL