Introduction
一、NLP的核心技术
词向量（Word Embeddings）：一种将单词表示为连续向量的技术，旨在捕捉词语的语义和语法特性。它通过将词语映射到一个高维向量空间，使得相似词语在该空间中距离较近。常见方法包括Word2Vec、GloVe、FastText等。
神经网络（Neural Networks）：NLP中常用的神经网络包括前馈神经网络（Feedforward Neural Networks）和循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）。其中，RNN适用于处理序列数据，如语言建模和序列标注任务；而其变种LSTM（长短期记忆网络）和GRU（门控循环单元）在解决长依赖关系问题上表现出色。此外，基于注意力机制的神经网络架构（如Transformer）也广泛应用于NLP任务中，解决了RNN在并行化和长距离依赖处理上的局限性。
二、NLP的核心任务
NLP的核心任务是什么？NLP的核心任务主要是自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。
NLP = NLU + NLG，NLU（自然语言理解）旨在将人类语言转换为机器可解读的信息，负责理解内容；而NLG（自然语言生成）则是将机器数据转化为人类可理解的语言表达，负责生成内容。
NLU有哪些任务？NLU旨在将人类自然语言文本转换为机器可理解的信息，包括分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析及关系抽取等关键任务。
分词：将连续的文本分解成有意义的单词或短语，为后续的处理打下基础。
词性标注：为每个单词指定其词性（如名词、动词、形容词等）的过程。
命名实体识别：从文本中识别出具有特定意义的实体（如人名、地名、组织名等）的过程。
句法分析：分析句子结构，确定句子中各个成分之间的关系。
语义分析：理解句子意义，确定句子中各个成分的语义关系。
关系抽取：从文本中识别出实体之间的关系。
NLG有哪些任务？NLG旨在将将机器理解的语言转换为自然语言文本，即机器可以自动生成字、词、句、篇章，包括文本生成、篇章生成和摘要生成等多个方面。
文本生成：根据输入的信息或指令，自动生成自然语言文本。
篇章生成：将多个句子或段落组合成连贯、有逻辑的篇章。
摘要生成：从长文本中提取关键信息，生成简短、精炼的摘要。
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【架构师带你玩转AI】：公众号@架构师带你玩转AI 作者，资深架构师。2022年底，ChatGPT横空出世，人工智能时代来临。身为公司技术总监、研发团队Leader，深感未来20年属于智能时代。
