自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：机器翻译基础

自然语言处理之机器翻译：BERT-based Models：机器翻译基础

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。