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

在当今不断发展的科技时代，自然语言处理（NLP）和人工智能（AI）在教育领域正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍基于BERT模型对教育和职业咨询问题进行分类的系统，以及AI在数字学习环境（DLEs）中的应用探讨。

1. 预训练模型在NLP中的应用

预训练模型在自然语言处理领域取得了显著的成果。这些模型首先获取通用的语言表示，然后在初始预训练模块之外集成特定任务的层，以适应各种任务并取得令人印象深刻的结果。
- Elmo ：专门用于从语言模型中生成上下文敏感的表示，对各种NLP基准测试产生了重大影响，如问题回答、情感分析和命名实体识别。
- GPT和ULMFiT ：先基于语言建模（LM）目标对模型框架进行预训练，然后进一步优化该初始模型以适应有监督的下游应用，包括文本分类。
- BERT ：基于序列到序列（seq2seq）模型和变压器架构的开创性方法。seq2seq模型可以将特定的单词序列转换为另一个序列，能够突出更相关的单词，例如LSTM网络就是seq2seq模型的一个例子。而变压器架构与LSTM或GRU等循环网络不同，它可以在不依赖循环连接的情况下将一个序列转换为另一个序列，实现序列的并行处理，提高效率并有效捕捉复杂的数据模式。

2. BERT模型介绍

BERT基于双向多层变压器，在纯文本数据上进行训练，擅长预测掩码单词并进行后续的句子分类。
- 输入阶段 ：[CLS]和[SEP]分别作为句子的起始和结束标记。词法编码器计