9、自然语言处理与数字学习环境中的人工智能应用

自然语言处理与数字学习环境中的人工智能应用

1. 预训练模型在自然语言处理中的应用

在自然语言处理（NLP）领域，预训练模型正发挥着越来越重要的作用。许多模型先获取通用语言表示，随后在初始预训练模块之外集成特定任务层，以适应各种任务并取得显著成果。

1.1 常见预训练模型介绍

• Elmo ：专门用于从语言模型生成上下文敏感表示，对问答、情感分析和命名实体识别等多种NLP基准测试产生了重大影响。
• GPT和ULMFiT ：先基于语言建模（LM）目标对模型框架进行预训练，然后进一步优化初始模型，以适应包括文本分类在内的有监督下游应用。
• BERT ：基于深度双向变压器进行预训练，用于语言理解，进一步展示了预训练模型在应对复杂NLP挑战方面的多功能性和有效性。

1.2 BERT算法基础

BERT算法基于序列到序列（seq2seq）模型和变压器架构等开创性方法。
- seq2seq模型 ：可将特定单词序列转换为另一个序列，能够突出更相关的单词，如LSTM网络就是seq2seq模型的一个例子。
- 变压器架构 ：与LSTM或GRU等循环网络不同，它无需依赖循环连接就能将一个序列转换为另一个序列，这种独特特性使序列能够并行处理，提高了效率，并能有效捕捉复杂的数据模式。

在文本分类框架中，基于双向多层变压器的BERT被用于处理文本数据。它在普通文本数据