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文章摘要

让机器理解和生成人类语言。从词嵌入、文本分类到 BERT 微调，理解 ChatGPT 背后 20 年的技术演进。

0为什么学 NLP？

ChatGPT、Claude、文心一言——这些产品的核心技术都来自 NLP。

但 NLP 不只是聊天机器人。它还包括：

  • 情感分析（这条评论是好评还是差评？）
  • 命名实体识别（这段话里提到了哪些公司、人名？）
  • 机器翻译（中英文互译）
  • 文本摘要（把长文压缩成三句话）

1技术演进

规则方法（1990s） → 统计方法（2000s） → 深度学习方法（2010s） → 预训练模型（2018至今）

时代 代表技术 特点
2013 Word2Vec 词向量，第一次让机器"理解"词义
2017 Transformer 注意力机制，NLP 范式转变
2018 BERT 预训练+微调，11 项任务 SOTA
2020 GPT-3 1750 亿参数，few-shot 学习
2026 LLM Agent 对话、编程、工具调用一体化

2学习建议

重点：

2026 年的 NLP ≈ 大语言模型应用。 所以学完 NLP 基础后，直接跳到 LLM 章节。

💡 一句话理解

💡 用 Hugging Face 的 pipeline 跑一个情感分析，5 行代码，感受一下 NLP 的力量。

架构图示 1

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架构图示 2

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标签

#NLP#学习导览#词嵌入#BERT

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