第127章 自然语言处理技术

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技术基石：自然语言处理的底层支撑

自然语言处理技术旨在让计算机能够像人类一样理解、生成自然语言，背后依托语言学、数学、计算机科学多学科交叉融合。语言学为其提供语义、语法、语用规则框架，剖析词句结构、含义及使用情境；数学赋予形式化表达与计算方法，概率论、线性代数用于模型构建、参数估计；计算机科学则借助编程、算法，实现语言模型落地与高效运算。编程语言 python 因语法简洁、库资源丰富，成为 NLp 研发首选；数据结构如链表、树、图，高效存储、处理语言数据；云计算、GpU 加速技术提供算力保障，应对大规模数据训练、复杂模型运算需求。

核心算法：自然语言处理的智慧引擎

词向量模型：语义量化的关键工具

词向量模型是 NLp 迈向量化语义表达的里程碑， word2Vec、GloVe 模型广为人知。它们将单词映射至低维向量空间，语义相近单词向量距离近，凭借向量运算捕捉词间语义关系。“国王 - 男人 + 女人 = 王后” 便是经典示例，展示模型捕捉语义类比能力，为后续文本处理奠定语义理解基础，广泛应用于文本分类、信息检索，提升系统对语义相似性判断精度。

循环神经网络（RNN）及其变体：序列处理的得力助手

RNN 专为处理文本、语音等序列数据而生，神经元间带反馈连接，隐藏状态保留过往信息，随时间步递推更新，维系上下文连贯性。但传统 RNN 饱受梯度消失或爆炸困扰，长序列记忆效果欠佳。LStm（长短期记忆网络）与 GRU（门控循环单元）应运而生，引入门控机制，精准把控信息留存、更新、输出，有效捕捉长距离语义依赖。机器翻译中，LStm 依据前文精准译出后续词句；情感分析场景，GRU 分析影评、推文情感倾向，考量全文语境，结果更贴合实际。

transformer 架构：革新 NLp 格局的革命者

transformer 架构横空出世，打破 RNN 顺序依赖枷锁，凭借多头注意力机制，同步关注输入序列不同位置信息，高效捕捉复杂语义关联。架构含编码器、解码器，编码器提炼特征，解码器生成输出。openAI 的 Gpt 系列基于此架构，Gpt-4 语言生成、理解能力超乎想象，撰写专业论文、创作小说不在话下；谷歌 bERt 预训练模型双向编码语义，大幅提升下游任务精度，问答系统、文本摘要借助 bERt 给出更精准答案、精炼总结。