原標(biāo)題：超強(qiáng)NLP思維導(dǎo)圖，知識(shí)點(diǎn)全面覆蓋：從基礎(chǔ)概念到最佳模型，萌新成長(zhǎng)必備資源

以下是超強(qiáng)NLP思維導(dǎo)圖涵蓋的知識(shí)點(diǎn)，從基礎(chǔ)概念到最佳模型，為萌新提供成長(zhǎng)必備資源：

一、基礎(chǔ)概念

• NLP定義：讓計(jì)算機(jī)理解、解釋和生成人類(lèi)語(yǔ)言的技術(shù)，是人工智能領(lǐng)域活躍且重要的研究方向，結(jié)合計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能、語(yǔ)言學(xué)和心理學(xué)等多學(xué)科知識(shí)，旨在打破人類(lèi)語(yǔ)言和計(jì)算機(jī)語(yǔ)言間的障礙，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫交流互動(dòng)。

• 核心任務(wù)：

• 自然語(yǔ)言理解（NLU）：使計(jì)算機(jī)理解自然語(yǔ)言文本的意義，經(jīng)歷了基于規(guī)則、基于統(tǒng)計(jì)和基于深度學(xué)習(xí)（如Transformer是目前“最先進(jìn)”的方法，BERT和GPT - 2都是基于Transformer的）的三次迭代。

• 自然語(yǔ)言生成（NLG）：以自然語(yǔ)言文本來(lái)表達(dá)給定的意圖、思想等，有內(nèi)容確定、文本結(jié)構(gòu)、句子聚合、語(yǔ)法化、參考表達(dá)式生成、語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)六個(gè)步驟。

二、處理層面

• 詞法分析：包括漢語(yǔ)的分詞和詞性標(biāo)注。分詞是將輸入的文本切分為單獨(dú)的詞語(yǔ)；詞性標(biāo)注是為每一個(gè)詞賦予一個(gè)類(lèi)別，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等。

• 句法分析：以句子為單位進(jìn)行分析以得到句子的句法結(jié)構(gòu)，主流方法有短語(yǔ)結(jié)構(gòu)句法體系、依存結(jié)構(gòu)句法體系、深層文法句法分析。

• 語(yǔ)義分析：最終目的是理解句子表達(dá)的真實(shí)語(yǔ)義，語(yǔ)義角色標(biāo)注是目前比較成熟的淺層語(yǔ)義分析技術(shù)，通常在句法分析的基礎(chǔ)上完成。

三、主要流程

• 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的NLP流程：預(yù)處理（收集語(yǔ)料庫(kù)、文本清洗、分割成單個(gè)的單詞文本、刪除不相關(guān)的單詞、將所有字符轉(zhuǎn)換為小寫(xiě)、考慮詞性還原等）、特征提?。ㄔ~袋設(shè)計(jì)、Embedding、特征分類(lèi)器）。

• 深度學(xué)習(xí)的NLP流程：預(yù)處理、設(shè)計(jì)模型、模型訓(xùn)練。

四、關(guān)鍵技術(shù)

• 文本預(yù)處理：

• 中文分詞：將連續(xù)的中文文本切分成有意義的詞匯序列，方法有經(jīng)典的基于詞典及人工規(guī)則（適應(yīng)性不強(qiáng)，速度快，成本低）、現(xiàn)代的基于統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)（適應(yīng)性強(qiáng)，速度較慢，成本較高）。

• 子詞切分：將詞匯進(jìn)一步分解為更小的單位，即子詞，常見(jiàn)方法有Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece、Unigram、SentencePiece等。

• 詞性標(biāo)注：為文本中的每個(gè)單詞分配一個(gè)詞性標(biāo)簽，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等。

• 去除停用詞：去掉常見(jiàn)的、無(wú)實(shí)際意義的詞（如“是”“的”）。

• 詞形還原/詞干提取：將詞語(yǔ)還原為基本形式（如“running”還原為“run”）。

• 特征工程：將文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合機(jī)器學(xué)習(xí)模型使用的數(shù)值表示的過(guò)程。

• 詞袋模型：一種簡(jiǎn)化的表示方法，將文本表示為詞的出現(xiàn)頻率，忽略詞序。

• N - gram：通過(guò)考慮連續(xù)的N個(gè)詞（如二元組、三元組等）來(lái)捕捉詞序信息。

• TF - IDF：一種統(tǒng)計(jì)方法，用于評(píng)估一個(gè)詞對(duì)文檔的重要性。

• 詞嵌入：使用模型（如Word2Vec、GloVe）將詞轉(zhuǎn)換為向量表示，捕捉詞之間的語(yǔ)義關(guān)系。

五、核心任務(wù)

• 中文分詞：是中文文本處理的首要步驟，由于中文語(yǔ)言特點(diǎn)，詞與詞之間沒(méi)有明顯分隔，需將連續(xù)的中文文本切分成有意義的詞匯序列。

• 文本分類(lèi)：將給定的文本自動(dòng)分配到一個(gè)或多個(gè)預(yù)定義的類(lèi)別中，廣泛應(yīng)用于情感分析、垃圾郵件檢測(cè)、新聞分類(lèi)、主題識(shí)別等場(chǎng)景。

• 實(shí)體識(shí)別：自動(dòng)識(shí)別文本中具有特定意義的實(shí)體，并將它們分類(lèi)為預(yù)定義的類(lèi)別，如人名、地點(diǎn)、組織、日期、時(shí)間等，對(duì)信息提取、知識(shí)圖譜構(gòu)建、問(wèn)答系統(tǒng)、內(nèi)容推薦等應(yīng)用很重要。

• 關(guān)系抽取：從文本中識(shí)別實(shí)體之間的語(yǔ)義關(guān)系，如因果關(guān)系、擁有關(guān)系、親屬關(guān)系、地理位置關(guān)系等，對(duì)理解文本內(nèi)容、構(gòu)建知識(shí)圖譜、提升機(jī)器理解語(yǔ)言的能力等方面具有重要意義。

• 文本摘要：生成一段簡(jiǎn)潔準(zhǔn)確的摘要，來(lái)概括原文的主要內(nèi)容，分為抽取式摘要和生成式摘要。

• 機(jī)器翻譯：使用計(jì)算機(jī)程序?qū)⒁环N自然語(yǔ)言（源語(yǔ)言）自動(dòng)翻譯成另一種自然語(yǔ)言（目標(biāo)語(yǔ)言）的過(guò)程，不僅涉及詞匯的直接轉(zhuǎn)換，更重要的是要準(zhǔn)確傳達(dá)源語(yǔ)言文本的語(yǔ)義、風(fēng)格和文化背景等。

• 自動(dòng)問(wèn)答：使計(jì)算機(jī)能夠理解自然語(yǔ)言提出的問(wèn)題，并根據(jù)給定的數(shù)據(jù)源自動(dòng)提供準(zhǔn)確的答案，模擬了人類(lèi)理解和回答問(wèn)題的能力，涵蓋了從簡(jiǎn)單的事實(shí)查詢到復(fù)雜的推理和解釋，大致可分為檢索式問(wèn)答、知識(shí)庫(kù)問(wèn)答和社區(qū)問(wèn)答。

六、經(jīng)典模型

• BERT模型：由谷歌在2018年研究發(fā)布，采用獨(dú)特的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Transformer進(jìn)行語(yǔ)言理解，適用于語(yǔ)音識(shí)別、文本到語(yǔ)音以及序列到序列的任何任務(wù)，能有效應(yīng)對(duì)11個(gè)NLP任務(wù)。

• GPT - 2模型：OpenAI于2019年2月發(fā)布的開(kāi)源模型，同年11月發(fā)布完整版本，在文本翻譯、QA問(wèn)答、文章總結(jié)、文本生成等NLP任務(wù)上可以達(dá)到人類(lèi)的水平，但生成長(zhǎng)文章時(shí)，會(huì)變得重復(fù)或無(wú)意義。

• GPT - 3模型：由OpenAI于2020年發(fā)布，是一個(gè)自回歸語(yǔ)言模型，使用深度學(xué)習(xí)來(lái)生成類(lèi)似人類(lèi)的文本，在零樣本和小樣本學(xué)習(xí)任務(wù)上表現(xiàn)出了強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力。

• RoBERTa模型：由Meta AI在2019年7月份發(fā)布，基于BERT模型優(yōu)化得到，通過(guò)學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)故意掩膜的文本部分，在BERT的語(yǔ)言掩蔽策略上建立它的語(yǔ)言模型，并使用更大的小批量和學(xué)習(xí)率進(jìn)行訓(xùn)練。

• ALBERT模型：由谷歌在2020年初發(fā)布，是BERT模型的精簡(jiǎn)版本，主要用于解決模型規(guī)模增加導(dǎo)致訓(xùn)練時(shí)間變慢的問(wèn)題，采用了因子嵌入和跨層參數(shù)共享兩種參數(shù)簡(jiǎn)化方法。

• XLNet模型：CMU和Google Brain團(tuán)隊(duì)在2019年6月份發(fā)布的模型，是一種通用的自回歸預(yù)訓(xùn)練方法，在20個(gè)任務(wù)上超過(guò)了BERT的表現(xiàn)，并在18個(gè)任務(wù)上取得了當(dāng)前最佳效果。

• T5模型：Google在2020年7月份發(fā)布的一款強(qiáng)大的統(tǒng)一模型，將所有NLP任務(wù)都轉(zhuǎn)化成文本到文本任務(wù)，方便評(píng)估不同模型結(jié)構(gòu)、預(yù)訓(xùn)練目標(biāo)函數(shù)、無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)集等的影響。

• ELECTRA模型：借鑒了對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的思想，共訓(xùn)練兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（生成器和判別器），采用聯(lián)合訓(xùn)練的方法，以1/4的算力就達(dá)到了RoBERTa的效果。

• DeBERTa模型：微軟在2021年初發(fā)布，使用了兩種新技術(shù)（注意力解耦機(jī)制、增強(qiáng)的掩碼解碼器）改進(jìn)了BERT和RoBERTa模型，同時(shí)還引入了一種新的微調(diào)方法（虛擬對(duì)抗訓(xùn)練方法）以提高模型的泛化能力。

• StructBERT模型：由阿里巴巴達(dá)摩院2019年提出的NLP預(yù)訓(xùn)練模型，基于BERT模型的改進(jìn)，增加了兩個(gè)預(yù)訓(xùn)練任務(wù)和目標(biāo)，可以最大限度地利用單詞和句子的順序，分別在單詞和句子級(jí)別利用語(yǔ)言結(jié)構(gòu)。