什么是自然语言处理 (NLP)？
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自然语言处理 (NLP) 的历史自然语言处理的历史可以追溯到 20 世纪 50 年代，当时计算机科学家首次开始探索教机器理解和产生人类语言的方法。1950 年，数学家艾伦·图灵提出了他著名的图灵测试，该测试将人类语音与机器生成的语音进行对比，以查看哪个听起来更逼真。这也是研究人员开始探索使用计算机翻译语言的可能性的时候。
在其研究的第一个十年中，NLP 依赖于基于规则的处理。到 20 世纪 60 年代，科学家们开发了使用语义分析、词性标注和解析来分析人类语言的新方法。他们还开发了第一个语料库，这些语料库是用语言信息注释的大型机器可读文档，用于训练 NLP 算法。
在 20 世纪 70 年代，科学家们开始使用统计 NLP，它使用统计模型分析和生成自然语言文本，作为基于规则的方法的替代方案。
20 世纪 80 年代，重点是开发更高效的算法来训练模型并提高其准确性。这导致了机器学习算法在 NLP 中的兴起。机器学习是使用大量数据来识别模式的过程，这些模式通常用于进行预测。
深度学习、神经网络和 Transformer 模型从根本上改变了 NLP 研究。深度神经网络的出现，结合 Transformer 模型和“注意力机制”的发明，创造了诸如 BERT 和 ChatGPT 之类的技术。例如，注意力机制超越了查找与您的查询相似的关键字。它根据每个连接的术语的相关性对其进行加权。这是目前正在使用的一些最令人兴奋的 NLP 技术背后的技术。