第1章：深度学习简介

自然语言处理应用

1. 概述

自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能的重要分支，旨在让计算机理解、解释和生成人类语言。深度学习通过端到端的学习方式，显著提升了NLP任务的性能，推动了该领域的快速发展。

2. 核心应用场景

2.1 机器翻译

  • 技术实现：基于Seq2Seq模型（如Transformer）的自动翻译系统（如Google Translate）。
  • 突破点：注意力机制（Attention）解决了长距离依赖问题，显著提升翻译质量。

2.2 文本分类与情感分析

  • 典型任务：垃圾邮件检测、新闻分类、产品评论情感分析。
  • 常用模型：CNN、RNN（如LSTM）或预训练模型（如BERT）的微调。

2.3 命名实体识别（NER）

  • 目标：识别文本中的人名、地点、组织等实体。
  • 方法：BiLSTM-CRF架构或基于Transformer的序列标注模型。

2.4 问答系统

  • 开放域问答：如ChatGPT通过大规模预训练生成答案。
  • 封闭域问答：基于知识库的检索与推理（如医疗问答机器人）。

2.5 文本生成

  • 应用场景：自动摘要、对话生成、代码补全（如GitHub Copilot）。
  • 技术：GPT系列模型通过自回归生成连贯文本。

3. 技术演进里程碑

  • 2013年：Word2Vec提出词向量表示，解决语义编码问题。
  • 2017年：Transformer架构取代RNN，成为NLP基石。
  • 2018年：BERT通过双向预训练刷新多项NLP任务记录。

4. 挑战与未来方向

  • 低资源语言：如何为小语种构建高质量模型。
  • 多模态理解：结合视觉、语音的跨模态NLP（如视频字幕生成）。
  • 伦理风险：生成模型的滥用（如虚假新闻）与偏见缓解。

代码示例（PyTorch）

# 使用HuggingFace加载预训练BERT进行文本分类
from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification

tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased')

inputs = tokenizer("Hello, world!", return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)

案例：

  • Grammarly：基于深度学习的语法纠错工具，使用RNN与Transformer混合架构。
  • GPT-3：1750亿参数模型实现零样本（zero-shot）任务适应。
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