第128章 深挖其底層技術(第1/2 頁)
語言學堪稱 NLp 的理論根基,為計算機理解自然語言搭建起最初的框架。語義學聚焦詞語、句子的意義表達,剖析詞彙語義關係,區分一詞多義、隱喻、轉喻現象,讓計算機精準把握語義內涵。在 “蘋果” 一詞的處理上,能依據語境判斷指水果還是科技品牌;語法規則賦予句子結構合理性,句法分析藉助詞性標註、短語結構識別,拆解句子主謂賓定狀補成分,識別語句合法性,避免生成 “我吃飯天空” 這類不合語法的句子;語用學則關注語言使用情境與社交意圖,解讀委婉語、諷刺語背後含義,使計算機明白 “你可真行啊” 在不同語境下迥異的情感色彩。
(二)數學原理:機率論、線性代數與統計學支撐
數學為 NLp 提供嚴謹的量化分析與計算方法。機率論用於估算詞語、句子出現機率,在語言模型中,透過計算機率預測下一個單詞,評估文字合理性;貝葉斯定理依據先驗知識與新證據更新機率,助力垃圾郵件過濾,分析郵件關鍵詞、發件人資訊,精準判斷郵件性質。線性代數則是向量、矩陣運算 “幕後功臣”,詞向量模型利用矩陣變換將單詞對映至向量空間,實現語義量化表示;統計學方法貫穿資料預處理、模型評估全程,資料清洗時剔除異常值、統計詞頻分佈,模型評估用準確率、召回率衡量效能優劣。
(三)電腦科學:程式設計、資料結構與算力保障
電腦科學賦予 NLp 落地實施的技術手段。python 程式語言因簡潔語法、豐富庫資源,成為 NLp 研發 “寵兒”,NLtK、tensorFlow、pytorch 等庫涵蓋文字處理、模型搭建、訓練最佳化諸多功能;資料結構巧妙組織語言資料,連結串列儲存文字序列,方便插入、刪除元素;樹結構用於句法分析,呈現句子層次結構;雜湊錶快速查詢單詞資訊。雲端計算、GpU 加速技術提供超強算力,面對海量文字資料訓練與複雜模型運算,確保運算高效、及時,縮短模型研發週期。
二、自然語言處理的核心演算法引擎
(一)詞向量模型:語義量化與關係捕捉
詞向量模型是 NLp 語義理解的關鍵突破, word2Vec、GloVe 模型引領潮流。它們摒棄傳統孤立表示單詞方式,將單詞嵌入低維向量空間,語義相近單詞向量距離近,透過向量加減法模擬語義關係,如 “巴黎 - 法國 + 中國 = 北京”,直觀呈現跨地域語義類比。訓練詞向量常採用 cbow(連續詞袋模型)與 Skip - gram 方法,cbow 依據上下文預測中心詞,強化語境理解;Skip - gram 反其道而行之,由中心詞預測上下文,突出單詞核心地位。詞向量廣泛用於文字分類,依據向量相似性判斷文字主題歸屬;資訊檢索時,快速匹配使用者關鍵詞與文件向量,提升檢索精準度。
(二)迴圈神經網路(RNN)及其變體:序列記憶與語境維繫
RNN 專為處理序列資料量身定製,神經元間獨特反饋連線,使其能攜帶過往資訊,隱藏狀態隨時間步動態更新,維持文字前後連貫性。但傳統 RNN 難逃梯度消失或爆炸 “魔咒”,處理長序列時 “失憶”,丟失關鍵資訊。LStm(長短期記憶網路)與 GRU(門控迴圈單元)閃亮登場,憑藉精巧門控機制化解難題。輸入門篩選新資訊流入,遺忘門決定捨棄哪些舊資訊,輸出門把控輸出內容。在機器翻譯領域,LStm 逐詞翻譯,參照前文調整譯文語序、用詞;情感分析時,GRU 通讀影評全程,綜合情緒起伏,給出精準情感評分,貼合使用者真實感受。
(三)transformer 架構:注意力革命與語義關聯
transformer 架構橫空出世,徹底顛