自然语言处理：从词向量到 Transformer

自然语言处理（NLP）是 AI 领域的重要分支，让计算机能够理解和处理人类语言。

词向量（Word Embeddings）

词向量是将文本转换为数值表示的基础技术。

Word2Vec

Word2Vec 通过上下文预测词语，学习词的语义表示：

from gensim.models import Word2Vec

sentences = [["人工", "智能"], ["机器", "学习"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)

# 获取词向量
vector = model.wv['人工']

Transformer 架构

Transformer 是现代 NLP 的基石，具有以下特点：

  1. 自注意力机制（Self-Attention）
  2. 捕捉序列中的长距离依赖

  3. 并行计算，训练速度快

  4. 位置编码（Positional Encoding）

  5. 为序列中的每个位置添加位置信息

  6. 多头注意力（Multi-Head Attention）

  7. 从不同角度关注信息

实际应用

  • 机器翻译
  • 文本摘要
  • 问答系统
  • 情感分析

NLP 技术正在快速发展，了解这些基础知识将帮助你更好地理解最新的研究进展。