文章大纲 目前的状态 机遇与挑战 1.语法 2.语义 3.语用 NLP面临的挑战及解决方法 1.输入的不规范性 2.语言普遍存在的不确定性造成的歧义问题 3.语言知识获取的复杂性 发展分析 领域瓶颈 发展方向 NLP预训练模型到代码智能预训练模型 1. Word embedding。 2. Sentence embedding。 3. Encoder-decoder。 4. Transformer。 5. Pre-trained model。 参考文献 目前的状态 机遇与挑战 从NLP被提出至今，就一直被人们赋予了这样的期待——善解人意。 这个的“人意”具体是指什么呢，这就不得不提到语言的三个层面：语法、语义和语用。 1.语法 语法貌似抽象，但我们大多数人在中学时都已接触过。小学语文课上学过的主谓宾、定状补，或是在英语课上接触过的形态变化、虚词、词序的体现，都属于语言的语法层面。我们的语言，从词语到句子的构成，都是遵从这些语法规则。 NLP技术的发展，也是从突破这些问题开始的。 2.语义 简单来讲就是判断一段给定文本的含义是什么。 当看到“小明欺负了小强，所以我批评了他。”这句话时，为什么人类会自然而然地确定
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