自然语言处理之机器翻译:BERT-based Models:机器翻译基础

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自然语言处理概览

自然语言处理的基本概念

自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究如何处理和运用自然语言;自然语言认知则是指让计算机“懂”人类的语言。NLP建立在语言学、计算机科学和数学统计学的基础之上,旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。

语言模型

语言模型是NLP中的基础组件,用于预测给定上下文的下一个词。例如,一个简单的语言模型可以是n-gram模型,它基于前n-1个词来预测下一个词。更复杂的模型如循环神经网络(RNN)和Transformer模型,能够处理更长的上下文依赖关系。

词嵌入

词嵌入是将词转换为向量表示的技术,这些向量能够捕捉词的语义信息。常见的词嵌入方法包括Word2Vec、GloVe和FastText。例如,使用Word2Vec,可以将“猫”和“狗”表示为接近的向量,因为它们在语义上是相似的。

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