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简要总结一下个人理解

1.1 NLP

英文：Natural Language Processing
全程：自然语言处理
含义：通过计算机模拟人类认知和使用语言

1.2 发展历程

1. 早期探索：1940 - 1960年代
2. 符号注意与统计方法：1970 - 1990年代
3. 机器学习与深度学习：2000年代至今

1.3 NLP任务

1.3.1 中文分词

把句子分解成字和词

英文输入：The cat sits on the mat.
英文切割输出：[The | cat | sits | on | the | mat]中文输入：今天天气真好，适合出去游玩.
中文切割输出：["今天", "天气", "真", "好", "，", "适合", "出去", "游玩", "。"]

1.3.2 子词切分

对词语进一步切分，对于英文unhappiness分别成un前缀、happi词根、ness后缀

1.3.3 词性标注

标注为名词、动词、形容词

1.3.4 文本分类

对于给定文本，将其进行分类

文本：“NBA季后赛将于下周开始，湖人和勇士将在首轮对决。”
类别：“体育”文本：“美国总统宣布将提高关税，引发国际贸易争端。”
类别：“政治”文本：“苹果公司发布了新款 Macbook，配备了最新的m3芯片。”
类别：“科技”

1.3.5 实体识别

从文本中抽取人名、地名还是时间等

输入：李雷和韩梅梅是北京市海淀区的居民，他们计划在2024年4月7日去上海旅行。输出：[("李雷", "人名"), ("韩梅梅", "人名"), ("北京市海淀区", "地名"), ("2024年4月7日", "日期"), ("上海", "地名")]

1.3.6 关系抽取

抽取实体以及它们的联系，是构建知识图谱的基础

输入：比尔·盖茨是微软公司的创始人。输出：[("比尔·盖茨", "创始人", "微软公司")]

1.3.7 文本摘要

对给定的文本做个总结

1. 抽取式摘要
   从原文摘取，简单但不够通顺

2. 生成式摘要
   自己生成，需要复杂的模型

1.3.8 机器翻译

Machine Translation, MT

1.3.9 自动问答

Automatic Question Answering, QA
过程：

1. 理解问题
2. 提供答案

分类：

1. 检索式问答（Retrieval-based QA）：从搜索引擎找答案
2. 知识库问答（Knowledge-based QA）：根据构建的知识库给答案
3. 社区问答（Community-based QA）：根据用户社区论坛给答案

1.4 文本表示的发展

在计算机中如何表示文本是一个难题

1.4.1 词向量

类似于onehot，词汇表存在所有可能出现的词语，每个词语就是词汇表一个的01向量，问题是数据稀疏和维数灾难

# "雍和宫的荷花很美"
# 词汇表大小：16384，句子包含词汇：["雍和宫", "的", "荷花", "很", "美"] = 5个词vector = [0, 0, ..., 1, 0, ..., 1, 0, ..., 1, 0, ..., 1, 0, ..., 1, 0, ...]
#                    ↑          ↑          ↑          ↑          ↑
#      16384维中只有5个位置为1，其余16379个位置为0
# 实际有效维度：仅5维（非零维度）
# 稀疏率：(16384-5)/16384 ≈ 99.97%

1.4.2 语言模型

N-gram 模型：基于马尔可夫假设，一个词的出现概率仅依赖于它前面的N-1个词
优点：简单、易于理解
问题：N较大，数据稀疏、参数大；忽略词之间的依赖关系，无法捕捉句子结构和语义

1.4.3 Word2Vec

是一种词嵌入（Word Embedding）技术，由Tomas Mikolov等人在2013年提出

架构：

1. 续词袋模型CBOW(Continuous Bag of Words)：根据目标词上下文中的词对应的词向量, 计算并输出目标词的向量表示（适用于小型数据集）-根据上下文猜目标词
2. Skip-Gram模型：利用目标词的向量表示计算上下文中的词向量（在大型语料中表现更好）-根据目标词猜上下文

优点：密集向量
缺点：基于局部上下文的，无法捕捉到长距离的依赖关系，缺乏整体的词与词之间的关系

1.4.4 ELMo

Embeddings from Language Models
过程：

1. 预训练
2. 使用双向LSTM结构

优点：

1. 捕捉到词汇的多义性和上下文信息
2. 生成的词向量更加丰富和准确

问题：

• 模型复杂度高、训练时间长、计算资源消耗大等。