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人工智能中的自然语言处理与预训练语言模型.docx
资料介绍
人工智能中的自然语言处理与预训练语言模型
自然语言处理是人工智能的重要分支，使计算机能够理解、生成和处理人类语言。预训练语言模型的出现彻底改变了NLP的技术范式，通过在大规模文本数据上预训练通用语言表示，然后在特定任务上微调，在多项NLP任务上取得了突破性成果。本文系统分析自然语言处理的基本任务、预训练语言模型的发展、关键技术以及在各个领域的应用。
自然语言处理的基本任务
文本分类
文本分类将文本分配到预定义的类别，包括情感分析、主题分类和垃圾邮件检测。
命名实体识别
命名实体识别从文本中识别具有特定意义的实体，如人名、地名和组织名。
关系抽取
关系抽取从文本中抽取实体之间的关系，构建知识图谱。
机器翻译
机器翻译将一种语言的文本翻译为另一种语言，是NLP中最具挑战性的任务之一。
文本生成
文本生成根据输入生成自然语言文本，包括摘要生成、对话生成和故事生成。
预训练语言模型的发展
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