NLP任务全览:涵盖各类NLP自然语言处理任务及其面临的挑战

news2024/11/24 2:10:49

在这里插入图片描述

自然语言处理(Natural Language Processing, 简称NLP)是计算机科学与语言学中关注于计算机与人类语言间转换的领域。NLP将非结构化文本数据转换为有意义的见解,促进人与机器之间的无缝通信,使计算机能够理解、解释和生成人类语言。人类等主要通过语言、文字进行交流,自然语言处理实际上是对人类思想数据的处理,诸如通义千问、文心一言、ChatGPT等都属于NLP,是人工智能的一个关键领域

通常,NLP = NLU + NLG,NLU-Neural Language Understanding指的自然语言理解,NLG-Neural Language Generation指的自然语言生成。两者是相辅相成的,只有做好NLU才能做好NLG,做好NLG就可以做很多有趣的落地。

一、词法分析(Lexical Analysis)

对自然语言进行词汇层面的分析,是NLP基础性工作

分词(Word Segmentation/Tokenization):对没有明显边界的文本进行切分,得到词序列
新词发现(New Words Identification):找出文本中具有新形势、新意义或是新用法的词
形态分析(Morphological Analysis):分析单词的形态组成,包括词干(Sterms)、词根(Roots)、词缀(Prefixes and Suffixes)等
词性标注(Part-of-speech Tagging):确定文本中每个词的词性。词性包括动词(Verb)、名词(Noun)、代词(pronoun)等
拼写校正(Spelling Correction):找出拼写错误的词并进行纠正

二、句子分析(Sentence Analysis)

对自然语言进行句子层面的分析,包括句法分析和其他句子级别的分析任务

组块分析(Chunking):标出句子中的短语块,例如名词短语(NP),动词短语(VP)等
超级标签标注(Super Tagging):给每个句子中的每个词标注上超级标签,超级标签是句法树中与该词相关的树形结构
成分句法分析(Constituency Parsing):分析句子的成分,给出一棵树由终结符和非终结符构成的句法树
依存句法分析(Dependency Parsing):分析句子中词与词之间的依存关系,给一棵由词语依存关系构成的依存句法树
语言模型(Language Modeling):对给定的一个句子进行打分,该分数代表句子合理性(流畅度)的程度
语种识别(Language Identification):给定一段文本,确定该文本属于哪个语种
句子边界检测(Sentence Boundary Detection):给没有明显句子边界的文本加边界

三、语义分析(Semantic Analysis)

对给定文本进行分析和理解,形成能勾够表达语义的形式化表示或分布式表示

词义消歧(Word Sense Disambiguation):对有歧义的词,确定其准确的词义
语义角色标注(Semantic Role Labeling):标注句子中的语义角色类标,语义角色,语义角色包括施事、受事、影响等
抽象语义表示分析(Abstract Meaning Representation Parsing):AMR是一种抽象语义表示形式,AMR parser把句子解析成AMR结构
一阶谓词逻辑演算(First Order Predicate Calculus):使用一阶谓词逻辑系统表达语义
框架语义分析(Frame Semantic Parsing):根据框架语义学的观点,对句子进行语义分析
词汇/句子/段落的向量化表示(Word/Sentence/Paragraph Vector):研究词汇、句子、段落的向量化方法,向量的性质和应用

四、信息抽取(Information Extraction)

从无结构文本中抽取结构化的信息

命名实体识别(Named Entity Recognition):从文本中识别出命名实体,实体一般包括人名、地名、机构名、时间、日期、货币、百分比等
实体消歧(Entity Disambiguation):确定实体指代的现实世界中的对象
术语抽取(Terminology/Giossary Extraction):从文本中确定术语
共指消解(Coreference Resolution):确定不同实体的等价描述,包括代词消解和名词消解
关系抽取(Relationship Extraction):确定文本中两个实体之间的关系类型
事件抽取(Event Extraction):从无结构的文本中抽取结构化事件
情感分析(Sentiment Analysis):对文本的主观性情绪进行提取
意图识别(Intent Detection):对话系统中的一个重要模块,对用户给定的对话内容进行分析,识别用户意图
槽位填充(Slot Filling):对话系统中的一个重要模块,从对话内容中分析出于用户意图相关的有效信息

五、顶层任务(High-level Tasks)

直接面向普通用户,提供自然语言处理产品服务的系统级任务,会用到多个层面的自然语言处理技术

机器翻译(Machine Translation):通过计算机自动化的把一种语言翻译成另外一种语言
文本摘要(Text summarization/Simplication):对较长文本进行内容梗概的提取
阅读理解(Reading Comprehension):机器阅读完一篇文章后,给定一些文章相关问题,机器能够回答
自动文章分级(Automatic Essay Grading):给定一篇文章,对文章的质量进行打分或分级
问答系统(Question-Answering Systerm):针对用户提出的问题,系统给出相应的答案
对话系统(Dialogue Systerm):能够与用户进行聊天对话,从对话中捕获用户的意图,并分析执行
智能生成系统(Intent Generation Systerm):机器学习完相关的给定知识后,机器能够在给定的前提条件下自动生成具有一定意图的内容

NLP任务面临的挑战

自然语言处理(NLP)作为一门研究和应用广泛的技术领域,在推动人工智能与人类语言交互方面发挥了重要作用。然而,尽管取得了诸多进展,NLP任务仍然面临一系列挑战,其中包括但不限于:

1、数据稀缺性和标注困难

  • NLP任务通常需要大量的标注数据来训练模型,但获取这些数据往往是一项艰巨的任务。
  • 标注数据的质量和数量直接影响模型的性能,而标注工作本身既耗时又易出错,特别是对于一些复杂的NLP任务,如关系抽取或事件检测,需要专业的语言学知识。

2、语义理解的复杂性

  • 自然语言具有丰富的语义和上下文依赖关系,这使得准确理解文本含义成为一项极具挑战性的任务。
  • 同一句话在不同的语境下可能有不同的意义,而NLP模型需要能够捕捉这些细微的差别,以实现精确的理解和推理。

3、多义性和歧义性

  • 词汇和短语在自然语言中常常具有多义性,即同一词汇或短语在不同的上下文中有不同的意义。
  • 歧义性则是指某些句子或段落的结构和含义可能存在不确定性,需要借助额外的上下文或知识才能准确理解。

4、模型的可解释性和可复现性

  • 深度学习模型在处理NLP任务时取得了显著的效果,但这些模型往往被视为“黑盒子”,其决策过程难以解释。
  • 这在某些应用场景下是不可接受的,如法律或医疗领域,需要对模型的决策进行审查。
  • 此外,由于深度学习模型的性能受到多种因素的影响(如初始化、超参数设置等),模型的可复现性也是一个重要挑战。

5、跨语言处理

  • NLP任务通常涉及多种语言,而不同语言之间的语法、词汇和语义差异给跨语言处理带来了挑战。
  • 尽管有些技术(如机器翻译)可以在一定程度上解决跨语言处理的问题,但如何有效地利用 - - 不同语言之间的共享信息仍然是一个难题。

6、技术更新与算法选择

  • NLP领域的技术和算法不断更新,新的模型和方法不断涌现。
  • 选择合适的算法和技术对于解决NLP任务至关重要,但这也增加了任务的复杂性和挑战性。

综上所述,NLP任务面临着多方面的挑战,这些挑战需要研究者们不断探索和创新,以推动NLP技术的不断发展和进步。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1607772.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

基于SkyEye运行Qt:著名应用程序开发框架

Qt是一个著名的跨平台的C图形用户界面应用程序开发框架,目前包括Qt Creator、Qt Designer等等快速开发工具,还支持2D/3D图形渲染、OpenGL,允许真正的组件编程,是与GTK、MFC、OWL、ATL一样的图形界面库。使用Qt开发的软件可以做到一…

excel 无法正确处理 1900-03-01 前的日期

问题由来:excel 用公式 TEXT(A1,"yyyy-mm-dd") 转日期时,当A1 的值等于59 的时候,返回值是1900-02-28;当A1 的值等于61 的时候,返回值是1900-03-01;那么当 A1的值为 60 的时候,返回值…

[大模型]MiniCPM-2B-chat WebDemo部署

MiniCPM-2B-chat WebDemo部署 MiniCPM-2B-chat 介绍 MiniCPM 是面壁智能与清华大学自然语言处理实验室共同开源的系列端侧大模型,主体语言模型 MiniCPM-2B 仅有 24亿(2.4B)的非词嵌入参数量。 经过 SFT 后,MiniCPM 在公开综合性…

开发与产品的战争之自动播放视频

开发与产品的战争之自动播放视频 起因 产品提了个需求,对于网站上的宣传视频,进入页面就自动播放。但是基于我对chromium内核的一些浅薄了解,我当时就给拒绝了: “浏览器不允许”。(后续我们浏览器默认都是chromium内核的&#…

C盘越用越大?教你如何科学管理C盘空间

前言: 如图,左边是我多开的E5电脑,装的是LTSC2019_210707F多开封装版,C盘占用8.5GB,右边是我平常打游戏写代码的电脑,装的是Win11 22H2,C盘占用30GB。两台电脑都关闭了休眠,C盘的虚拟…

【鸿蒙开发】画布组件 Canvas

1. Canvas 提供画布组件,用于自定义绘制图形。 接口: Canvas(context?: CanvasRenderingContext2D) 参数: 参数名 参数类型 必填 默认值 参数描述 context CanvasRenderingContext2D 否 - 不支持多个Canvas共用一个CanvasRende…

GPT国内怎么用

2022年11月,OpenAI发布了ChatGPT,这标志着大型语言模型在自然语言处理领域迈出了巨大的一步。ChatGPT不仅在生成文本方面表现出了惊人的流畅度和连贯性,更为人工智能应用开启了全新的可能性。 ChatGPT的推出促进了人工智能技术在多个领域的广…

查看apk是64位32位(三种方法)

通过检查APK文件,你可以确定该APK支持的架构类型,包括它是为64位(例如arm64-v8a、x86_64)还是32位(例如armeabi-v7a、x86)架构准备的。Android应用程序可以包含多个不同的二进制文件,每个文件针…

数组和指针的联系(C语言)

数组和指针是两种不同的数据类型,数组是一种构造类型,用于存储一组相同类型的变量;而指针是一种特殊类型,专门用来存放数据的地址。数组名除了sizeof(数组名)和&数组名表示整个数组外,其他情况下都表示的是首元素的…

说说你对图的理解?相关操作有哪些?

一、是什么 在计算机科学中,图是一种抽象的数据类型,在图中的数据元素通常称为结点,V是所有顶点的集合,E是所有边的集合 如果两个顶点v,w,只能由v向w,而不能由w向v,那么我们就把这种情况叫做一…

Leetcode - 周赛393

目录 一,3114. 替换字符可以得到的最晚时间 二,3115. 素数的最大距离 三,3116. 单面值组合的第 K 小金额 四, 3117. 划分数组得到最小的值之和 一,3114. 替换字符可以得到的最晚时间 本题是一道模拟题,…

有效的括号 + 点击消除 || 匹配问题

目录 点击消除: 有效的括号: 点击消除: 点击消除_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com)https://www.nowcoder.com/practice/8d3643ec29654cf8908b5cf3a0479fd5?tpId308&tqId40462&ru/exam/oj 如题目所述, 示例1&#xf…

顺丰同城急送API对接(附源码)

一、背景 最近公司让我对接顺丰同城急送的API,讲讲里面需要注意的几点 官方的API文档有些示例代码也不全,具体细节不多说,如果你现在也需要对接他们API,可以参考本篇博客再配合官方文档结合起来看,可以让您再开发的时…

C++面向对象程序设计-北京大学-郭炜【课程笔记(七)】

C面向对象程序设计-北京大学-郭炜【课程笔记(七)】 1、类型转换运算符2、自增、自减运算符的重载3、继承和派生的基本概念3.1、基本概念3.2、派生类对象的内存空间 4、继承关系和复合关系4.1、继承关系的使用4.2、复合关系的使用 5、派生类覆盖基类成员6…

【分治】Leetcode 数组中的第K个最大元素

题目讲解 数组中的第K个最大元素 算法讲解 堆排序:1. 寻找最后一个节点的父亲,依次向上遍历,完成小堆的建立;2. 从最后一个元素开始,和堆顶的数据做交换,此时最小的数据在对后面,然后对剩下的…

C++设计模式|创建型 4.建造者模式

1.什么是建造者模式? 建造者模式(也被成为生成器模式),是一种创建型设计模式,软件开发过程中有的时候需要创建很复杂的对象,而建造者模式的主要思想是将对象的构建过程分为多个步骤,并为每个步骤定义一个…

OpenHarmony图形处理库—pyclipper [GN编译]

简介 pyclipper是图形处理库,用于剪裁和偏移直线和多边形。 下载安装 直接在OpenHarmony-SIG仓中搜索pyclipper并下载。 使用说明 以OpenHarmony 3.1 Beta的rk3568版本为例 将下载的pyclipper库代码存在以下路径:./third_party/pyclipper 修改添加依…

Java 算法篇-深入了解 BF 与 KMP 算法

🔥博客主页: 【小扳_-CSDN博客】 ❤感谢大家点赞👍收藏⭐评论✍ 文章目录 1.0 BF 算法概述 1.1 BF 算法实际使用 2.0 KMP 算法概述 2.1 KMP 算法实际使用 2.2 相比于 BF 算法实现,KMP 算法的重要思想 2.3 为什么要这样设计&#x…

ATFX汇市:日元贬值导致进口物价走高,日央行或有二次加息计划

消息面&数据面: 日本央行行长植田和男表示,弱势日元可能影响通胀趋势,如果这样可能导致政策转变。意思是说,随着日元汇率逼近160.00,日元贬值对进口物价的影响越来越明显。如果日元继续保持贬值态势,日…

【Java】文件大小转换工具类(B,KB,MB,G,TB,PB)

说明 使用方法:FileMemoryUtil.prettyByteSize(35871),参数为字节个数 返回结果:保留一位小数的自适应结果(例如:4.1KB)。可以留意在浏览器上下载的文件,会根据文件大小展示不同的单位&#xff…