计算语言学4 Neural Language Model(1)
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计算语言学计算语言学(computationallanguagetry)是20世纪80年代后期发展起来的一门语言学新分支。
它将语言的自然属性与功能性计算结合在一起,它从信息论的观点出发,用计算机去处理语言的各种特征和规律,因此也称为信息处理语言学。
目前,这一领域已经成为国际上语言学研究中的一个热点。
因为随着语言理解技术的不断改进,需要处理的信息越来越多,计算机的速度、容量等指标也不断提高,因此对语言理解算法的研究也逐渐引起了人们的重视。
对于计算机而言,从本质上看,它就是一种代码,如同程序员所编写的源程序一样。
但是,计算机是由人来控制的,它可以依据人的指令对数据进行加工和运算,实现特定的功能。
也就是说,计算机只能按照人事先确定的方式来执行,无法根据客观实际情况来作出相应的改变。
1、认知主义和行为主义。
语言学中一般把计算语言学分成两大派别:认知主义和行为主义。
认知主义的主要观点是:语言是知识系统的一部分,语言是我们从事交际活动的工具。
语言是在人脑中表示意义的符号系统,是外界事物的概括的反映,并借助词的形式表现出来。
行为主义的主要观点是:语言是人类交际过程中约定俗成的,符号形式能够描述人们所指的客观世界的思维过程。
人们使用语言来进行交际,是通过手势或面部表情表达他们的内心思想感情的。
他们把人的语言看作是一种人造的符号系统,其作用仅仅是向外部世界传递信息。
2、神经科学和心理语言学。
20世纪70年代以后,计算机和信息论的研究蓬勃兴起,并与人类语言学的研究产生了紧密的联系。
人们逐步发现,计算机的行为模式直接来自人的行为模式,即直接来自于大脑的某些脑区。
人脑的某些脑区被称之为高级认知中心,具有推理、解决问题、记忆和逻辑判断等功能,其主要功能是对外界事物的知觉、学习、记忆、存贮和对事物的归类,并做出适当的行为反应。
计算机是电子设备,电子设备在很大程度上都是按照人们事先制定的程序设计的,这样就保证了整个计算机的操作必须严格按照人们事先确定的规则来执行。
大语言模型(Large Language Models,LLMs)是人工智能领域的一种重要技术,主要用于处理和理解自然语言文本。
以下是关于大语言模型的基础知识简介:什么是大语言模型?大语言模型是一种基于深度学习的模型,它通过训练大量的文本数据来学习语言的规律,从而实现对自然语言的理解和生成。
这些模型通常包含数十亿甚至万亿的参数,因此被称为“大”模型。
大语言模型的工作原理是什么?大语言模型的工作原理基于神经网络,特别是循环神经网络(RNN)和变换器(Transformer)结构。
这些模型通过逐层传递信息,从输入文本中提取特征,并生成相应的输出。
在训练过程中,模型会调整其参数以最小化预测错误,从而提高对自然语言的理解和生成能力。
大语言模型有哪些应用场景?大语言模型在多个领域都有广泛的应用,如自然语言处理(NLP)、机器翻译、文本生成、聊天机器人等。
它们可以自动完成句子、生成摘要、回答问题、进行对话等,为用户提供更智能的服务。
大语言模型的优势和挑战是什么?优势:大语言模型具有强大的语言理解和生成能力,可以处理复杂的自然语言任务。
此外,随着数据量的增加和模型规模的扩大,其性能会不断提高。
挑战:大语言模型需要大量的计算资源和数据来训练,这使得其成本高昂。
此外,随着模型规模的扩大,训练时间也会显著增加。
此外,大语言模型在某些情况下可能会产生不准确的预测或产生误导性的输出。
大语言模型的未来发展趋势是什么?随着技术的不断进步和计算资源的日益丰富,大语言模型将继续向更大、更复杂的方向发展。
未来,我们可能会看到更多基于大语言模型的创新应用,如自然语言生成、情感分析、智能写作等。
同时,随着模型性能的提高,大语言模型将在更多领域发挥重要作用,为人类提供更智能、更便捷的服务。
总之,大语言模型是人工智能领域的一项重要技术,它在自然语言处理、机器翻译、文本生成等领域具有广泛的应用前景。
虽然目前还存在一些挑战和限制,但随着技术的不断进步和计算资源的日益丰富,大语言模型有望在未来发挥更大的作用。
一、介绍大型语言模型(large language model)是近年来人工智能领域的热门话题之一。
它是指采用深度学习技术训练得到的能够自动处理和理解自然语言的模型。
随着深度学习技术的发展,大型语言模型在自然语言处理、对话系统、翻译等领域展现出了巨大的潜力和应用前景。
本文将对大型语言模型进行综述,包括其定义、发展历程、应用领域以及未来发展方向。
二、定义大型语言模型是指由大规模语料库训练得到的能够自动处理和理解自然语言的模型。
其核心技术是深度学习,特别是基于神经网络的模型。
大型语言模型能够对自然语言进行语义理解、生成文本,甚至进行对话交互,是自然语言处理领域的重要技术支撑。
三、发展历程从早期的基于规则的自然语言处理技术到近年来的基于深度学习的大型语言模型,该领域经历了不断的发展和进步。
2018年,Open本人发布了首个大型语言模型GPT(Generative Pre-tr本人ned Transformer),引起了广泛关注。
随后,GPT-2、GPT-3等版本相继发布,模型规模不断扩大,性能不断提升。
Google、Facebook等公司也纷纷推出了自己的大型语言模型,加速了该领域的发展。
四、应用领域大型语言模型在自然语言处理、对话系统、翻译等领域有着广泛的应用。
在自然语言处理中,大型语言模型可以用于文本分类、情感分析、实体识别等任务;在对话系统中,大型语言模型可以实现智能问答、聊天对话等功能;在翻译领域,大型语言模型可以实现自动翻译、跨语言交流等功能。
大型语言模型还可以应用于知识图谱建设、搜索引擎优化等领域。
五、未来发展方向未来,大型语言模型将继续向着更大规模、更高性能的方向发展。
随着深度学习技术的不断进步,大型语言模型将会更加强大,能够处理更加复杂的自然语言任务。
大型语言模型还有望与其他人工智能技术结合,如计算机视觉、增强学习等,实现更加智能化的应用。
大型语言模型还有望应用于更多领域,如医疗、金融、教育等,为人类社会带来更多智能化的便利。
1. 什么是计算机语言学?发展史?计算语言学:指的是这样一门学科,它通过建立形式化的数学模型来分析,处理自然语言,并在计算机上用程序来实现分析和处理的过程,从而达到一机器来模拟人的全部或者部分语言能力的目的。
计算语言学是利用电子数字计算机进行的语言分析。
虽然许多其他类型的语言分析也可以运用计算机,计算分析最常用于处理基本的语言数据-例如建立语音、词、词元素的搭配以及统计它们的频率。
计算语言学是语言学的一个研究分支,用计算技术和概念来阐述语言学和语音学问题。
已开发的领域包括自然语言处理,言语识别,自动翻译,语法的检测,以及许多需要统计分析的领域。
发展史:第一个时期是计算语言的萌芽期(1950 -1960年代)第二个时期是计算语言的发展期(1970 -1980年代)第三那个时期是计算语言的繁荣期(1990 -至今)2什么是语言资料库?它与语言知识库有什么区别?语言库在自然语言处理方面有什么应用?答:语料库顾名思义就是存放语言材料的仓库。
它是以电子计算机为载体承载语言知识的基础资源;语料库中存放的是在语言的实际使用中真实出现过的语言材料;真实语料需要经过加工(分析和处理),才能成为有用的资源;语言资料库与语言知识库的区别是:语料库是一种承载自然语言的形式,它的特点是以语言的真实材料为基础来呈现语言知识的。
语言知识库可以说是由专家从大量的实例中提炼、概括出来的系统的语言知识,语料库则基本上是以知识的原始形态表现出来。
在自然语言处理方面的应用如:基于大规模语料库的语音识别;基于大规模语料库的音字转换技术(中文输入);基于大规模语料库的自动文本校对技术;利用语料库训练HMM模型进行分词,词性标注,词义标注等等;基于语料库的句法分析;局域原料库的机器翻译;基于机器学习技术,通过语料库获取语言知识,包括搭配特征,句法规则,等等;基于语料钜的语言模型训练以及语言模型的评价;3. 中文自动分词的重要性;举例说明分词算法中的主要难点有哪些类型?答:中文分词的重要性:首先自动分词是汉语信息处理系统的重要组成部分;其次,自动分词是中文信息处理的基础。
multilingual processing system 多语讯息处理系统multilingual translation 多语翻译multimedia 多媒体multi-media communication 多媒体通讯multiple inheritance 多重继承multistate logic 多态逻辑mutation 语音转换mutual exclusion 互斥mutual information 相互讯息nativist position 语法天生假说natural language 自然语言natural language processing (nlp) 自然语言处理natural language understanding 自然语言理解negation 否定negative sentence 否定句neologism 新词语nested structure 崁套结构network 网络neural network 类神经网络neurolinguistics 神经语言学neutralization 中立化n-gram n-连词n-gram modeling n-连词模型nlp (natural language processing) 自然语言处理node 节点nominalization 名物化nonce 暂用的non-finite 非限定non-finite clause 非限定式子句non-monotonic reasoning 非单调推理normal distribution 常态分布noun 名词noun phrase 名词组np (noun phrase) completeness 名词组完全性object 宾语{语言学}/对象{信息科学}object oriented programming 对象导向程序设计[面向对向的程序设计]official language 官方语言one-place predicate 一元述语on-line dictionary 线上查询词典 [联机词点]onomatopoeia 拟声词onset 节首音ontogeny 个体发生ontology 本体论open set 开放集operand 操作数 [操作对象]optimization 最佳化 [最优化]overgeneralization 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统计意义stem 词干stimulus-response theory 刺激反应理论stochastic approach to parsing 概率式句法剖析 [句法剖析的随机方法]stop 爆破音stratificational grammar 阶层语法 [层级语法]string 字符串[串;字符串]string manipulation language 字符串操作语言string matching 字符串匹配 [字符串]structural ambiguity 结构歧义structural linguistics 结构语言学structural relation 结构关系structural transfer 结构转换structuralism 结构主义structure 结构structure sharing representation 结构共享表征subcategorization 次类划分 [下位范畴化] subjunctive 假设的sublanguage 子语言subordinate 从属关系subordinate clause 从属子句 [从句;子句] subordination 从属substitution rule 代换规则 [置换规则] substrate 底层语言suffix 后缀superordinate 上位的superstratum 上层语言suppletion 异型[不规则词型变化] suprasegmental 超音段的syllabification 音节划分syllable 音节syllable structure constraint 音节结构限制symbolization and verbalization 符号化与字句化synchronic 同步的synonym 同义词syntactic category 句法类别syntactic constituent 句法成分syntactic rule 语法规律 [句法规则]syntactic semantics 句法语意学syntagm 句段syntagmatic 组合关系 [结构段的;组合的] syntax 句法systemic grammar 系统语法tag 标记target language 目标语言 [目标语言]task sharing 课题分享 [任务共享] 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distribution 词频分布word order 词序word segmentation 分词word segmentation standard for chinese 中文分词规范word segmentation unit 分词单位 [切词单位]word set 词集working memory 工作记忆 [工作存储区]world knowledge 世界知识writing system 书写系统x-bar theory x标杠理论 ["x"阶理论]zipf's law 利夫规律 [齐普夫定律]。