1、自然语言处理：从基础到前沿

自然语言处理：从基础到前沿

1. 自然语言处理概述

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中专注于处理文本的分支。随着人工智能对人类生活的影响日益加深，NLP 的重要性愈发凸显。AI 代理需要借助 NLP 来理解和使用用户的文本语言，从而实现与用户的有效沟通。

语音处理与 NLP 有着独特的关联。尽管传统上二者处理自然语言的模态不同，但长期以来相互启发。语音处理中的噪声信道模型在 NLP 中得到了广泛应用，而 NLP 中的 Transformer 模型也推动了语音 Transformer 的发展。近年来，多模态 NLP 和文本到语音转录等研究问题进一步加强了这两个领域的合作。

NLP 的价值源于大量数字化文本数据的存在以及强大的计算资源。这使得 NLP 能够应用于教育、法律、医疗等多个领域。虽然近期基于 GPT 的语言模型引起了公众的广泛关注，但 NLP 实际上是一个拥有数十年历史的成熟研究领域。其各个子领域不仅相互学习，还借鉴了机器学习、计算机视觉和信息检索等相关领域的知识。如今的模型比以往任何时候都更强大，它们建立在过去所有模型的基础之上。

2. 自然语言处理的核心——歧义消解

歧义消解是 NLP 的核心问题。语言中的歧义为 NLP 任务提供了方向，因为所有 NLP 任务本质上都涉及歧义消解。例如，在词性标注中，一个词可能有多种词性，需要根据上下文来确定其正确的词性；在机器翻译中，源语言的一个句子可能有多种翻译方式，需要选择最合适的翻译。

为了更好地理解 NLP 的发展历程，我们可以将其分为三代：
| 代数 | 特点 |
| ---- | ---- |
| 第一代 | 基于规则的方法，