#
自然语言处理

在进入 Transformer 模型之前，让我们快速概述一下自然语言处理是什么以及我们为什么这么重视它。

##
什么是自然语言处理？

NLP 是语言学和机器学习交叉领域，专注于理解与人类语言相关的一切。 NLP 任务的目标不仅是单独理解单个单词，而且是能够理解这些单词的上下文。

以下是常见 NLP 任务的列表，每个任务都有一些示例：

- 对整个句子进行分类: 获取评论的情绪，检测电子邮件是否为垃圾邮件，确定句子在语法上是否正确或两个句子在逻辑上是否相关
- 对句子中的每个词进行分类: 识别句子的语法成分（名词、动词、形容词）或命名实体（人、地点、组织）
- 生成文本内容: 用自动生成的文本完成提示，用屏蔽词填充文本中的空白
- 从文本中提取答案: 给定问题和上下文，根据上下文中提供的信息提取问题的答案
- 从输入文本生成新句子: 将文本翻译成另一种语言，总结文本

NLP 不仅限于书面文本。它还解决了语音识别和计算机视觉中的复杂挑战，例如生成音频样本的转录或图像描述。

##
为什么具有挑战性？

计算机处理信息的方式与人类不同。例如，当我们读到“我饿了”这句话时，我们很容易理解它的意思。同样，给定两个句子，例如“我很饿”和“我很伤心”，我们可以轻松确定它们的相似程度。对于机器学习 (ML) 模型，此类任务更加困难。文本需要以一种使模型能够从中学习的方式进行处理。而且由于语言很复杂，我们需要仔细考虑必须如何进行这种处理。关于如何表示文本已经做了很多研究，我们将在下一章中介绍一些方法。

< > Update on GitHub