李宏毅NLP-14-NLP任务

NLP任务

文本生成任务

• 输入：一段文本（如文档、句子）。
• 模型：生成式语言模型（如 GPT 系列、BERT+Decoder 架构）。
• 输出：一段新的文本。
• 典型场景：
  • 机器翻译（如将中文文档转为英文文档）；
  • 文本摘要（输入长文档，输出简短摘要）；
  • 对话生成（输入用户问题，输出回答文本）。

文本分类任务

• 输入：一段文本（如新闻、评论）。
• 模型：分类式语言模型（如 BERT、TextCNN）。
• 输出：一个类别标签（如 “正面 / 负面情绪”“体育 / 财经领域”）。
• 典型场景：
  • 情感分析（判断用户评论是 “积极” 还是 “消极”）；
  • 垃圾邮件识别（区分 “正常邮件” 和 “垃圾邮件”）；
  • 意图识别（在智能客服中判断用户意图是 “查询订单” 还是 “投诉”）。

这两种任务是 NLP 的基础方向：文本生成聚焦 “创造新文本”，文本分类聚焦 “给文本贴标签”，二者分别支撑了创作、分析类的众多实际应用。

分类任务

单类别分类

• 每个文本样本仅属于一个类别。
• 流程特征：模型输入一段文本后，输出唯一的类别标签

多类别分类

• 每个文本样本可以同时属于多个类别。
• 流程特征：模型输入一段文本后，输出多个类别标签

文本到文本

序列到序列（Seq2Seq）模型专门用于 “输入文字→输出文字” 的 NLP 任务（如机器翻译、文本摘要、对话生成等）。

• 输入：一段文本（如英文句子、长文档、用户问题）。
• Model：Seq2Seq 模型，负责将输入文本理解后生成目标文本。
• 输出：一段新文本（如对应的中文翻译、摘要、回答）。
• 典型场景：
  • 机器翻译（输入 “Hello”→输出 “你好”）；
  • 文本摘要（输入长新闻→输出简短摘要）；
  • 对话生成（输入 “今天天气怎么样？”→输出 “今天晴天，气温 25℃”）。

Seq2Seq 由 编码器（Encoder）、解码器（Decoder）、注意力机制（Attention）、复制机制（Copy Mechanism 组成：

• 编码器（Encoder）：
  • 输入：w₁~w₅（输入文本的词序列，如 “机器学习很有趣”）。
  • 作用：将输入序列编码为语义向量（隐藏状态），捕捉输入文本的整体含义。
  • 常见实现：RNN、LSTM、Transformer 的 Encoder 层。
• 解码器（Decoder）：
  • 输出：w₆~w₉（生成的目标文本词序列，如 “Machine learning is interesting”）。
  • 作用：基于编码器的语义向量，逐词生成输出文本。
  • 常见实现：RNN、LSTM、Transformer 的 Decoder 层。
• 注意力机制（Attention）：
  • 作用：让解码器在生成每个词时，动态关注编码器中 “最相关的输入部分”（比如翻译 “学习” 时，重点关注输入的 “学习” 对应的编码）。
  • 价值：解决传统 Seq2Seq “长文本信息丢失” 的问题，大幅提升生成精度（如长句翻译、复杂摘要）。
• 复制机制（Copy Mechanism）：
  • 作用：允许解码器直接复制输入中的词（如文本摘要中保留 “人工智能” 这类专业术语）。
  • 适用场景：需要保留输入中关键信息的任务（如问答系统中复制问题里的实体 “北京” 来生成 “北京的天气是…”）。

Seq2Seq 是 “输入文字→输出文字” 类 NLP 任务的基石架构，后续的 Transformer、BERT 等大模型，本质上也是在这个框架上的升级（如用自注意力替代 RNN，增强长距离依赖建模能力）。它的灵活性使其能适配翻译、摘要、对话、语法纠错等数十种文本生成任务，是 NLP 中 “文本到文本” 场景的核心技术。

NLP 中多个输入文本处理的两种核心策略，适用于文本匹配、多文档理解、自然语言推理等场景

简单拼接（Simply concatenate）

• 处理逻辑：将多个文本序列（如w₁w₂w₃和w₄w₅）通过分隔符（如<SEP>）拼接成一个长序列，再输入模型统一处理。
• 典型场景：
  • 文本匹配（如判断 “句子 A” 和 “句子 B” 是否语义相关，输入为句子A <SEP> 句子B）；
  • 多文档摘要的初步整合（将多篇文档拼接后输入模型）。
• 优点：实现简单，适配现有单序列模型（如 BERT 的句子对输入就是这种逻辑，用[SEP]分隔）。
• 缺点：模型难以显式区分不同序列的边界，长序列时易出现信息稀释（比如第二篇文档的关键信息被第一篇淹没）。

序列间注意力整合（Attention between sequences）

• 处理逻辑：对每个文本序列单独编码（两个Model分别处理w₁w₂w₃和w₄w₅），再通过序列间注意力（Attention） 深度整合它们的语义交互，最终由Integrate模块输出结果。
• 典型场景：
  • 自然语言推理（判断前提句和假设句的逻辑关系，如蕴含/矛盾）；
  • 多轮对话理解（整合多轮用户输入和历史回复的语义）；
  • 多文档问答（从多篇文档中交叉检索信息回答问题）。
• 核心优势：通过显式的序列间注意力，模型能精准捕捉不同文本间的语义关联（比如在推理任务中，明确前提中的鸟会飞 和假设中的企鹅会飞的矛盾关系），避免信息稀释，是当前处理多序列任务的主流优化方向。

策略	适用场景	典型模型 / 任务示例
简单拼接	序列间交互弱、对效率要求高	BERT 的句子对分类（如 QQP 任务）
序列间注意力整合	序列间交互强、需深度语义关联	自然语言推理模型（如 DeBERTa）	多轮对话系统

简单拼接是入门级方案，而序列间注意力整合通过显式建模多序列的交互，能更好地处理复杂的多文本理解任务，是工业级 NLP 系统中处理多输入文本的核心技术思路。

任务汇总

NLP 任务的二维分类体系，以 输入序列数量（列：单序列 / 多序列）和输出类型（行） 为维度，系统梳理了主流 NLP 任务的归属：

列：输入序列数量

• One Sequence：模型仅输入一个文本序列（如单句、单篇文档）。
• Multiple Sequences：模型输入多个文本序列（如问题 + 文档，前提 + 假设，多轮对话历史 等）。

行：输出类型

• 1. One Class（输出 一个类别）

  • One Sequence：输入单序列，输出一个类别标签。

    • 情感分类（判断文本 正面 / 负面）、立场检测（判断对话题的 支持 / 反对）、真实性预测（判断文本 真实 / 虚假）、意图分类（如智能客服判断用户 查询订单 / 投诉）、对话策略（对话系统中决策下一步动作）。

  • Multiple Sequences：输入多序列，输出一个类别 / 关系。

    • NLI（自然语言推理，输入 前提 + 假设，判断 蕴含 / 矛盾 / 中立）、搜索引擎（输入 查询 + 多个文档，判断文档与查询的 相关性）、关系抽取（输入 两个实体的上下文，抽取 属于 / 关联于 等关系）。
• 2. Class for each Token（每个词元输出一个类别，即 序列标注）

  • One Sequence：对输入序列的每个词元（Token）单独打标签。

    • POS tagging（词性标注，如给 苹果 标 名词）、Word segmentation（分词，如中文分词，给 我爱吃苹果 标 我 / 爱 / 吃 / 苹果 的边界）、Extractive Summarization（抽取式摘要，给每个句子标 是否属于摘要句）、Slotting Filling（槽填充，对话系统中给 明天飞北京的明天标时间槽、北京标地点槽）、NER（命名实体识别，给马云创立阿里的马云标人名、阿里标机构名）。

  • Multiple Sequences：该类任务通常基于单序列，多序列场景下较少见，故此处空白。

• 3. Copy from Input（输出是 从输入中直接复制内容）

  • One Sequence：无典型任务。

  • Multiple Sequences：输入多序列，输出从其中一个序列复制片段。

    • Extractive QA（抽取式问答，如输入 问题 + 文档，从文档中复制答案片段，如 中国首都的答案 北京 直接来自文档）。

• 4. General Sequence（生成任意新序列，即生成式任务）

  • One Sequence：输入单序列，生成全新序列。

    • 抽象式摘要（输入长文档，生成浓缩且改写的摘要）、翻译（输入英文，生成中文）、语法纠错（输入 我昨天吃了苹果，生成 我昨天吃了苹果。）、NLG（自然语言生成，如输入角色：小明，场景：学校，生成小明在学校里认真听课。）。

  • Multiple Sequences：输入多序列，生成新序列。

    • General QA（通用问答，如结合多文档 + 问题生成答案）、Chatbot（聊天机器人，多轮对话中结合历史回复 + 当前问题 生成回答）、State Tracker（状态追踪，对话中整合多轮输入生成当前状态描述）、Task Oriented Dialogue（任务导向对话，如 订机票 场景中，多轮交互后生成 订单确认 文本）。

5. Other（其他特殊任务）

• One Sequence：不属于以上四类的任务。
  • Parsing（句法分析，分析句子的 主谓宾结构）、Coreference Resolution（共指消解，判断 他马云 是否指向同一实体）。

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POS Tagging 词性标注

词性标注是自然语言处理（NLP）的基础序列标注任务，目标是为句子中的每个单词标注其语法类别（如动词、形容词、名词、代词等）。例如图中句子 “John saw the saw.”：

• John 被标注为 PN（Personal Pronoun，人称代词）；
• 第一个 saw 被标注为 V（Verb，动词，意为 “看见”）；
• the 被标注为 D（Determiner，限定词，如冠词）；
• 第二个saw被标注为N（Noun，名词，意为 “锯子”）。

这一案例也体现了词性标注对多义词歧义消解的作用（同一个词saw因语法角色不同被标注为动词和名词）。

• 输入输出：输入是词序列（如 “John saw the saw”），输出是每个词对应的词性类别（即 “每个 token 的 class”），属于典型的序列标注任务。
• 模型（Model）：负责学习词→词性的映射关系，经典模型包括隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF），现代方案多基于 Transformer（如 BERT + 线性层）。

简言之，词性标注是 NLP理解语言语法结构” 的第一步，通过给每个词赋予语法身份，为后续复杂的语义理解、任务决策提供关键支撑。
但是如果你的下游任务模型足够强，可能已经包含了词性标注的能力，不需要做词性标注了。

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Word Segmentation 分词

与英文不同，中文句子是连续的字符序列，因此需先通过分词将字符切分为有意义的词语（如 “台灣大學”“簡稱”“台大”），才能支撑后续的语义理解、句法分析等 NLP 任务。

• 输入：连续的中文字符序列（如 “台灣大學簡稱台大”）。
• 模型（Model）：对每个字符进行序列标注，判断其是否为 “分词边界”
  • N：表示该字符不是分词结束位置，需与后续字符合并；
  • Y：表示该字符是分词结束位置，在此处断开。
• 下游任务（Down-stream Task）：基于分词结果，开展更复杂的 NLP 任务（如词性标注、命名实体识别、文本分类等）。

中文分词是序列标注任务的典型应用，模型需学习 “字符→分词边界” 的映射关系。经典方法包括基于词典的规则匹配（如结巴分词）、基于统计的隐马尔可夫模型，现代方案多采用 Transformer（如 BERT）+ 条件随机场（CRF）的架构，以提升歧义场景的分词精度（如 “乒乓球 / 拍卖 / 卖得 / 好” vs “乒乓 / 球拍 / 拍卖 / 得好”）。

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Parsing 句法分析

句法分析任务的两种核心类型：短语结构分析（Constituency Parsing和依存分析（Dependency Parsing），它们是 NLP 中理解句子语法结构的关键任务。

短语结构分析（Constituency Parsing）

• 核心逻辑：将句子分解为层次化的短语结构树，通过 “父节点 - 子节点” 的层级关系，展示句子的短语组成（如 “句子→名词短语 + 动词短语”）。
• 示例解析：以句子“John hit the ball.”为例，结构树中：
  • S（Sentence，句子）是根节点；
  • S 分为 N（Noun Phrase，名词短语，即 “John”）和 VP（Verb Phrase，动词短语）；
  • VP 又分为 V（Verb，动词 “hit”）和 NP（Noun Phrase，名词短语 “the ball”）；
  • NP 再分为 D（Determiner，限定词 “the”）和 N（Noun，名词 “ball”）。
• 价值：清晰呈现句子的短语层级结构，为句法规则、语义角色分析等任务提供基础。

依存分析（Dependency Parsing）

• 核心逻辑：聚焦词与词之间的直接语义依赖关系，用有向边表示支配词 - 从属词的关系（如动词支配主语、宾语），不强调层次结构，更关注语义关联。
• 示例解析：同样以“John hit the ball.”为例：
  • 动词 hit 是核心支配词；
  • John 是 hit 的主语（名词依赖于动词）；
  • ball 是 hit 的宾语（名词依赖于动词）；
  • the 是 ball 的限定词（限定词依赖于名词）。
• 价值：直接体现词的语义依存关系，更贴合 “谁对谁做了什么” 的语义理解，是机器翻译、问答系统等任务的核心支撑。

两种 Parsing 的结果均可用于下游 NLP 任务（如语义角色标注、情感分析、机器翻译），帮助模型明确句子的语法结构和语义逻辑，是实现深度语言理解的关键环节。

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Coreference Resolution 指代消解

指代消解是自然语言处理（NLP）的关键任务，目标是确定文本中哪些表达指向同一个现实世界实体。例如，文本中 “Paul Allen”“He”“Paul” 可能指代同一人，需将它们关联起来。

文本：

• “Paul Allen was born on January 21, 1953. He attended Lakeside School, where he befriended Bill Gates. Paul and Bill used a teletype terminal at their high school, Lakeside, to develop their programming skills…”

指代关系拆解：

• “He”（第二句）→ 指代 Paul Allen；
• 第二个 “he”（第二句）→ 指代 Paul Allen；
• “Paul”（第三句）→ 指代 Paul Allen；
• “their”（第三句）→ 指代 Paul 和 Bill；
• “Lakeside”（第三句）→ 指代 Lakeside School（第二句的名词短语）。

指代消解是文本语义理解的基石，直接影响多个下游任务的性能：

• 问答系统：用户问 “他在哪里上学？”，需通过指代消解确定 “他” 指 Paul Allen，才能回答 “Lakeside School”；
• 信息抽取：抽取 “Paul Allen 的教育经历” 时，需将 “Lakeside School” 与 “他” 的上学行为关联；
• 文本摘要：生成摘要时，需明确代词指代，避免语义模糊（如将 “He attended…” 简化为 “Paul Allen attended…”）；
• 机器翻译：需根据指代关系调整译文的代词 / 名词使用，保证译文逻辑连贯。
  简言之，指代消解通过理清实体的指代关系，让机器真正理解文本中谁做了什么，是实现深度语言理解的关键环节。

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Summarization 摘要

抽取式摘要是文本摘要的一种类型，核心是从原始文档中直接抽取关键句子 / 短语，拼接成摘要（不进行内容改写）。

• 输入（Input）：原始文档（document），由多个句子（如Sentence 1、Sentence 2等）组成。
• 模型决策：算法识别文档中最具信息量、最能代表主旨的句子（如图中的Sentence 2和Sentence 4）。
• 输出（Output）：将抽取的关键句直接拼接，形成summary（摘要）。

属于序列标注任务，对文档中的每个句子（或词元）判断 “是否属于摘要”，最终将被标注为属于摘要的句子拼接输出。

• 优点：忠实于原文，避免生成错误；
• 缺点：可能存在句子拼接不流畅的问题；
• 应用：常作为新闻摘要、学术论文摘要的基础方案，也可与生成式摘要结合，提升摘要的流畅性与信息量。

简言之，抽取式摘要通过直接抽取原文关键句的方式，在保证内容真实性的前提下，实现文档的高效浓缩。

抽象式摘要是输入长文本（sequence）、输出短摘要（sequence） 的生成式任务，模型需理解原文语义并生成全新的浓缩文本。该架构鼓励从输入中直接复制关键信息，以平衡生成灵活性和信息准确性。

指针网络Pointer Network是实现精准复制的核心技术：

• 它让模型在生成摘要时，能**指向输入文本中的特定词 / 短语 **，直接复制到输出中（如专业术语、核心实体、关键动词等）。

• 解决痛点：避免抽象式摘要常见的生成错误（如编造不存在的信息、术语拼写错误），同时保留生成式摘要 重组语义、提升流畅性的优势。

• 输入：长文档（document）；

• 模型：集成指针网络的 Seq2Seq 模型（如 BART、T5 的改进版），同时具备理解原文→生成新文本→复制关键信息的能力；

• 输出：短摘要（summary），其中关键实体、术语直接从原文复制，其余部分由模型生成，兼顾准确性和流畅性。

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Machine Translation 机器翻译

机器翻译（Machine Translation 的不同技术形态：

• 文本到文本的机器翻译

  • 输入：英文文本 “How are you?”

  • 模型：传统机器翻译模型（如 Transformer 架构）

  • 输出：中文文本 “你好嗎？”

  • 场景：这是最常见的机器翻译形式，如谷歌翻译、百度翻译的核心逻辑 —— 直接对文本进行跨语言转换。

• 语音到文本的机器翻译

  • 输入：英文语音（波形图）+ 对应文本 “How are you?”

  • 模型：融合 “语音识别（ASR）+ 机器翻译” 的多模块系统

  • 输出：中文文本 “你好嗎？”

  • 场景：适用于 “语音输入、文本输出” 的翻译需求，比如实时语音翻译软件（先把语音转成文本，再翻译文本）。

• 语音到语音的机器翻译

  • 输入：英文语音（波形图）+ 对应文本 “How are you?”

  • 模型：融合语音识别（ASR）+ 机器翻译 + 语音合成（TTS）的端到端系统

  • 输出：中文语音（波形图）+ 对应文本 “你好嗎？”

  • 场景：适用于语音输入、语音输出的实时翻译需求，比如同声传译 AI 设备（直接把语音翻译成目标语言的语音，同时输出文本辅助理解）。

传统机器翻译依赖大量 “平行语料”（如英文 - 中文的对齐句子对），但小语种或小众领域的平行语料稀缺。无监督机器翻译试图不依赖平行语料，通过自监督学习、跨语言语义对齐等方法，让模型自主学习翻译规则，解决语料不足的痛点。

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Grammer Error Correction 语法纠错

语法纠错（Grammar Error Correction, GEC）是 **“输入错误序列→输出正确序列” 的生成式任务 **：

• 输入：存在语法错误的文本（如 I are good.）；
• 模型：通过深度学习模型（如 Seq2Seq 架构、基于 Transformer 的模型）理解错误并生成修正后的文本；
• 输出：语法正确的文本（如I am good.）。

该任务属于 序列到序列（Sequence-to-Sequence） 类型，且鼓励复制正确部分（即模型优先保留原文中正确的词，仅修正错误部分）。

表格通过两个例子详细展示了语法错误的 “类型 - 修正方式”：

Example 1

• 错误输入（x）：“Bolt can have run race”

• 正确输出（y）：“Bolt could have run the race”

• 错误差异（diff）与修正类型（e）：

  • (I,can,could) → 替换（R, Replace）：将 “can” 替换为 “could”
  • (I,run,the)→添加（A, Add）：在 “run” 后添加 “the”；
  • 其余 “C” 表示正确（Correct），无需修改。

语法纠错是 **“错误识别 + 错误修正” 的复合任务 **，模型需同时判断哪里错了和怎么改。主流技术基于 Seq2Seq 架构（如 BART、T5 的微调版），并通过复制机制保留原文正确部分，仅对错误词进行替换、添加或删除，以保证修正的准确性和流畅性。核心挑战是平衡错误识别的精度和修正后的流畅性。

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Sentiment Classification 情感识别

情感分类的目标是判断一段文本的情感倾向（如正面、负面、中性）。 “Input: sequence；Output: class”，明确输入是文本序列，输出是情感类别。

属于文本分类任务，模型需学习文本→情感类别的映射关系。主流方案基于深度学习（如 BERT、TextCNN），核心挑战是处理语义转折、情感极性词的权重判断（如 “虽然… 但…” 结构中，后段往往是情感重点）。

情感分类是 NLP 中分析文本喜怒哀乐的基础任务，广泛应用于舆情分析、产品评论挖掘等场景，其核心是让模型理解文本的情感倾向并输出对应类别。

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Stance Detection 立场检测

立场检测是自然语言处理中的分类任务，目标是判断一段回复文本对源文本的立场倾向。其技术形态为：

• 输入：两个序列（源文本 + 回复文本）；
• 输出：一个类别（如支持、否定、询问、中立等）。

主流系统采用 SDQC 标签集 对立场分类：

• Support（支持）：回复赞同源文本的观点；
• Denying（否定）：回复反对 / 否定源文本的观点；
• Querying（询问）：回复对源文本的观点提出疑问；
• Commenting（评论 / 中立）：回复仅为客观评论，无明确立场倾向。

立场检测常用于真实性预测（Veracity Prediction）—— 通过分析不同立场的回复分布（如大量否定立场的回复），可辅助判断源信息的可信度（如谣言识别、新闻真实性分析）。

真实性预测的目标是判断信息的真假属性（如新闻、传闻是否真实）。输入是多个文本序列，输出是真实（True）或虚假（False） 的类别。

模型（Model）的输入包含多个序列：

• Post：待判断的源信息（如社交平台帖子、新闻稿）；
• Replies：用户对该信息的回复（可辅助判断立场、可信度，如大量质疑的回复可能暗示信息虚假）；
• Wikipedia：外部知识（如百科条目、权威数据库，用于交叉验证信息真实性）。

模型通过整合这些多源信息，最终输出True/False 的类别判断。

该任务广泛用于谣言检测、假新闻识别等场景，是社交媒体舆情治理、信息可信度评估的关键技术，核心是通过多维度文本信息的融合，提升真假判断的准确性。
简言之，立场检测聚焦回复对源文本的态度判断，是社交舆情分析、信息真实性验证等场景的关键技术，核心是通过双序列输入→单类别输出的分类逻辑，捕捉文本间的立场关联。

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Natural Language Inference(NLI) 自然语言推理

自然语言推理的目标是判断前提（Premise）和假设（Hypothesis）之间的逻辑关系，输出三类标签之一：

• 矛盾（Contradiction）：假设与前提逻辑冲突；

• 蕴含（Entailment）：假设可由前提必然推导得出；

• 中立（Neutral）：假设与前提无明确逻辑关联（既不矛盾也不蕴含）。

• 前提（Premise）：一个人骑马跳过一架故障的飞机 ；

• 假设1：一个人在餐厅→与前提场景完全冲突，属于矛盾（Contradiction）；

• 假设2：一个人在户外骑马→前提场景必然包含户外骑马的信息，属于蕴含（Entailment）；

• 假设3：一个人在训练马参加比赛→前提未提及训练或比赛，属于中立（Neutral）。

NLI是测试模型逻辑推理能力的关键任务，输入为两个序列（前提+假设），输出为一个类别（矛盾/蕴含/中立）。主流模型基于Transformer架构（如BERT、RoBERTa），通过学习文本间的语义关联，实现逻辑关系的分类。

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Search Engine 搜索引擎

搜索引擎中的语义相关性判断任务双序列输入→类别输出：

• 输入：两个文本序列——用户查询（如美容师工作中经常站立吗？）+搜索结果文档；
• 输出：一个类别——relevant（相关）或不相关，用于判断文档是否匹配查询的语义需求。

对比google使用bert模型优化前后的搜索结果：

• 优化前（BEFORE）：返回的文档仅提及美容师的职业类型、薪资影响，与是否常站立的查询语义关联弱；
• 优化后（AFTER）：返回的文档明确涉及Physical Demands（身体需求），与standalot的查询高度相关，被模型判定为relevant。

模型需学习查询文本→文档文本的语义关联程度，输出相关/不相关的分类结果。这是搜索引擎精准召回的核心环节，直接影响搜索结果的质量。

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Question Answering 问答系统

智能问答系统 “理解问题→检索信息→生成答案→评分排序” 的技术链条

早期通用问答流程

1. **Question Processing（问题处理）：**对用户问题进行解析，包括Query Formulation（生成查询语句）和Answer Type Detection（判断答案类型，如 “人名”“时间” 等）。
2. Indexing + Document and Passage Retrieval（索引与文档段落检索）：
   • 先对海量文档建立索引；
   • 再通过Document Retrieval筛选出与问题相关的文档（Relevant Docs）；
   • 最后通过Passage Retrieval从相关文档中提取更细粒度的段落（passages）。
3. Answer Extraction（答案提取）：从检索到的段落中提取最终答案。

IBM Watson 的问答流程被拆解为 4 个核心阶段，体现了其多源信息融合 + 置信度排序的技术特色：

1. Question Processing（问题处理）：
   • 对问题进行多维度解析，包括Focus Detection（聚焦问题核心）、Lexical Answer Type Detection（词汇级答案类型判断）、Question Classification（问题分类）、Parsing（句法分析）、Named Entity Tagging（命名实体识别）、Relation Extraction（关系抽取）、Coreference（指代消解）。
2. Candidate Answer Generation（候选答案生成）：
   • 从文本资源（From Text Resources）中，通过Document and Passage Retrieval和Answer Extraction生成候选答案；
   • 从结构化数据（From Structured Data）中，通过Relation Retrieval（如从 DBpedia、Freebase 等知识库中检索关系）生成候选答案。
3. Candidate Answer Scoring（候选答案评分）：
   • 通过Evidence Retrieval and scoring，从多源证据（如文本、DBpedia、Facebook 等）中为每个候选答案打分，同时计算置信度（Confidence）。
4. Confidence Merging and Ranking（置信度融合与排序）：
   • Merge Equivalent Answers：合并语义等价的答案；
   • Logistic Regression Answer Ranker：通过逻辑回归对答案进行最终排序；
   • 输出Answer and Confidence：同时给出答案和其置信度。

问答系统（Question Answering, QA）

• 输入：多个序列（question用户问题 + Knowledge source知识源）；
• 输出：一个序列（answer答案）；
• 核心能力：阅读理解（Reading comprehension） —— 模型需像人类一样理解问题和文档，从中提取答案。

1. 知识源获取：

   从海量 非结构化文档（unstructured documents） 中，通过search engine（搜索引擎）筛选相关内容，过程中会Filter out irrelevant documents（过滤无关文档），最终形成Knowledge source（与问题相关的知识源）。

2. 问答推理：

   将question（用户问题）和Knowledge source（筛选后的知识源）输入QA模型，模型基于阅读理解能力，从知识源中提取与问题匹配的答案（answer）。

该流程体现了问答系统 检索 + 理解 + 生成 的核心逻辑：先通过搜索引擎从非结构化文档中检索相关信息，再由 QA 模型理解问题 - 知识源的语义关联，最终生成精准答案。这是 NLP 在信息获取场景的典型应用，广泛支撑智能助手、知识库问答等产品。

抽取式问答（Extractive QA） 的核心逻辑，属于问答系统中从文档直接抽取答案的典型任务

• 输入：多个序列（question用户问题 + document参考文档）；
• 输出：一个序列（answer答案），且答案直接从输入文档中复制（标注 “copy from input”）；
• 技术本质：序列标注任务—— 模型需定位答案在文档中的起始位置（s）和 结束位置（e），抽取连续的词作为答案。

以气象学文本为例：

• 问题 “What causes precipitation to fall?” → 文档中对应 “that falls under gravity”，模型定位到gravity的位置（s=17, e=17），直接抽取该词作为答案；
• 问题 “What is another main form of precipitation besides drizzle, rain, snow, sleet and hail?” → 文档中提到 “graupel”，模型抽取该词作为答案；
• 问题 “Where do water droplets collide with ice crystals to form precipitation?” → 文档中对应 “within a cloud”，模型抽取该短语作为答案。

抽取式问答的优势是答案保真度高（直接来自文档，避免生成错误），是阅读理解类问答任务的基础方案（如 SQuAD 数据集的核心任务就是抽取式问答）。技术上通过定位答案边界（s 和 e）实现，属于 NLP 中文本匹配 + 序列标注的复合任务。

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Dialogue 对话

• chatting：尬聊
  
  聊天机器人（对话系统） 的核心交互逻辑，属于自然语言处理中多序列输入→序列输出的对话生成任务：

• 交互场景：机器（Machine）先发起对话Hi 😊，人类（Human）回复Hello 😊，机器接着生成下一轮回复 how’s your day?，模拟自然的人机聊天流程。
• 技术流程：模型的输入是历史对话序列（机器的 Hi 😊+ 人类的Hello 😊），输出是下一轮回复序列（how’s your day?）。
• 任务本质：属于上下文感知的序列生成任务，模型需理解对话的历史语境，生成连贯、符合人类交流习惯的回复，实现人机之间的自然语言交互（如闲聊、任务导向对话等场景）。

高阶聊天机器人（对话系统）的设计逻辑，核心是在基础交互之上，融入人格、共情、知识三大维度，让对话更具人性化和实用性：

• Personality（人格）：对话系统需具备独特性格（如活泼、沉稳等），使回复风格统一且有辨识度。
• Empathy（共情）：系统要理解并回应人类情绪（如用户表达失落时，能给出关怀性回复）。
• Knowledge（知识）：系统需具备领域知识或常识，确保回复准确、有信息量（如回答科普问题、生活常识等）。

模型（Model）接收历史对话序列（机器的 “Hi 😊” + 人类的 “Hello 😊”），并融合人格、共情、知识三大要素，最终生成自然连贯的下一轮回复（如 “how’s your day?”）。

• Task-oriented 任务导向型对话：核心是围绕完成特定任务展开的多轮交互
  
  

对话通过多轮交互收集关键信息（槽位），逐步推进任务：

1. 意图识别：用户（第 2 轮）明确 “我要订房”，Agent 识别任务意图后，开始收集订房所需的核心信息；
2. 槽位填充：Agent 依次询问并收集：
   • 用户姓名（第 3-4 轮）；
   • 入住时间（第 5-6 轮）；
   • 住宿晚数（第 7-8 轮）；
   • 订房人数（第 9-10 轮）；
   • 房型（第 11-12 轮）；
3. 信息确认：Agent 整理所有信息（入住 / 退房时间、房型等），请用户最终确认（第 13-14 轮），完成订房任务。

• 目标明确：以完成特定任务（如订房、订票、查询）为核心，交互围绕任务需求展开；
• 槽位驱动：需收集任务相关的关键信息（如姓名、时间、人数、房型等槽位），信息收集完整后任务才能完成；
• 多轮引导：通过系统的主动询问，引导用户补充信息，形成提问 - 回答的交互闭环。
  对话系统的记忆 - 决策逻辑：状态追踪器记录对话进度（已收集 / 未收集的信息），为策略模块提供依据，确保系统高效完成订房等特定任务。
  这类对话系统广泛应用于智能客服、语音助手等场景（如订机票、查快递、酒店预订），核心价值是通过高效的多轮交互，精准完成用户的任务需求。

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Natural Language Understanding NLU

NLU 是对话系统（尤其是任务导向型对话）的理解中枢：通过意图分类明确用户目的，通过槽填充提取关键信息，为后续的对话策略决策任务执行提供精准的语义理解基础。

任务导向型对话系统的完整技术架构，清晰呈现了从用户语音输入到系统语音输出的全流程模块协作，以下是分层解析：

1. 语音输入与识别

• 模块：ASR（Automatic Speech Recognition，自动语音识别）
• 作用：将用户的语音输入（波形图）转换为文本形式的 User Input，实现 “让系统听懂语音” 的第一步。

2. 自然语言理解与状态管理（NLU + State Tracker）

• NLU（Natural Language Understanding，自然语言理解：解析 User Input 的意图（用户想做什么）和槽位（关键信息，如订房的时间、人数等），为后续决策提供语义基础。

• State Tracker（状态追踪器）：结合Dialogue History（对话历史）和 NLU 的输出，实时跟踪对话的状态

  （已收集信息、缺失信息、任务进度等）。

3. 对话策略与回复生成（Policy + NLG）

• Policy（策略模块）：根据当前state（状态）决定下一步行动（如继续询问缺失信息、确认任务完成等），生成对话策略。
• NLG（Natural Language Generation，自然语言生成）：依据 Policy 的决策，生成文本形式的 System Output（系统回复）。

4. 语音输出（TTS）

• 模块：TTS（Text-to-Speech，语音合成）
• 作用：将 System Output 的文本转换为语音输出（波形图），让用户 “听到” 系统的回复，完成交互闭环。

这是一个端到端（End-to-end）的任务导向对话流程：用户语音 → ASR 转文字 → NLU 理解 → 状态追踪 → 策略决策 → NLG 生成回复 → TTS 转语音 → 用户接收。输入是多个序列（语音、对话历史等），输出是一个序列（系统的语音回复）。该架构广泛应用于智能客服、语音助手等场景（如订酒店、查航班），核心是通过多模块协作，高效完成用户的任务需求。

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Knowledge Graph

知识图谱（Knowledge Graph）的构建流程，以《哈利・波特》的角色关系为例，拆解为两个核心步骤，以下是详细解析：

• Step 1: Extract Entity（提取实体）

  从网络等信息源中识别出知识图谱的节点（实体）。图中示例的实体包括：Ron Weasley（罗恩・韦斯莱）、Hogwarts（霍格沃茨魔法学校）、Hermione Granger（赫敏・格兰杰）。

• Step 2: Extract Relation（提取关系）

  识别实体之间的 边（语义关联）。图中示例的关系包括：Is a student of（是…… 的学生）、is husband of/is wife of（婚姻关系）。

实际知识图谱构建更复杂。其核心价值是将零散的信息组织成 实体 - 关系 - 实体的结构化网络，让机器能理解并推理现实世界的语义关联，广泛应用于智能问答、搜索引擎、知识推理等领域。

Name Entity Recognition NER 命名实体识别

命名实体识别是自然语言处理中的序列标注任务：

• 输入：文本序列（如句子 “Harry Potter is a student of Hogwarts and lived on Privet Drive.”）；
• 输出：每个词（token）的实体类别（如人物、组织、地点等）。

以《哈利・波特》的句子为例：

• Harry Potter（红色标注）→ 属于people（人物） 类别；
• Hogwarts（绿色标注）→ 属于organizations（组织） 类别；
• Privet Drive（紫色标注）→ 属于places（地点） 类别。

NER 的核心是识别文本中具有特定意义的实体，与词性标注（POS tagging），槽填充的技术形态类似（都是对词进行类别标注）。它是知识图谱构建、信息抽取、智能问答等任务的基础技术（只有先识别出实体，才能进一步分析实体间的关系）。

Relation Extraction 关系抽取

关系抽取的目标是判断两个实体之间的语义关系，输出具体关系类型或无关系（none）。

以《哈利・波特》的句子为例：

• 上图：输入实体 Harry Potter（红色）和 Hogwarts（绿色），模型输出关系 “is a student of”（表示 “是…… 的学生”）；
• 下图：输入实体 Hogwarts（绿色）和 Privet Drive（紫色），模型输出 “none”（表示两者无明确语义关系）。

关系抽取是**实体对→关系类别的分类问题 **：给定两个实体，模型需判断它们之间是否存在预定义的语义关系（如 师生，居住，所属等），是知识图谱构建、信息抽取的核心技术之一（只有明确实体间的关系，才能构建结构化的知识网络）。

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GLUE

通用语言理解评估基准（General Language Understanding Evaluation, GLUE）的构成，它是自然语言处理（NLP）领域用于衡量模型通用语言理解能力的重要基准集合，包含多个子任务数据集：

• CoLA（Corpus of Linguistic Acceptability）：判断句子的语法可接受性（单句分类任务）。
• SST-2（Stanford Sentiment Treebank）：情感分类任务，判断句子的情感倾向（正面 / 负面）。
• MRPC（Microsoft Research Paraphrase Corpus）：判断两个句子是否为释义（语义等价）。
• QQP（Quora Question Pairs）：判断 Quora 平台上的两个问题是否语义等价。
• STS-B（Semantic Textual Similarity Benchmark）：评估两个句子的语义相似度（回归任务）。
• MNLI（Multi-Genre Natural Language Inference）：多类型自然语言推理，判断句子对的逻辑关系（蕴含、矛盾、中立），覆盖多种文本风格。
• QNLI（Question-answering NLI）：基于问答场景的自然语言推理，判断问题与段落是否存在蕴含关系。
• RTE（Recognizing Textual Entailment）：识别文本蕴含关系，是 MNLI 的子集，任务更具挑战性。
• WNLI（Winograd NLI）：解决代词指代等歧义的自然语言推理，属于常识推理任务。

GLUE 还有中文版本（CLUE），用于评估中文 NLP 模型的通用语言理解能力，是国内 NLP 领域的重要基准。

Super GLUE基准的核心任务与示例，它是自然语言处理（NLP）领域用于评估模型复杂语言理解与推理能力的进阶基准，以下是详细解析：

• BoolQ：布尔问答任务，给定一段文本（Passage）和问题，回答 “是 / 否”。

  示例中，文本介绍 Barq’s 是美国软饮品牌，由可口可乐公司 bottling，问题 “Barq’s root beer 是百事产品吗？” 答案为No。

• CB：文本蕴含任务，判断 “假设（Hypothesis）” 与 “文本（Text）” 的逻辑关系（蕴含、矛盾、未知）。

  示例中，文本讨论雇主支持的儿童保育中心，假设 “他们在引领趋势”，其蕴含关系为Unknown。

• COPA：因果推理任务，给定 “前提（Premise）”，从两个选项中选正确的 “原因 / 结果”。

  示例中，前提是 “身体在草地上投下阴影”，原因是 “太阳升起（Alternative 1）”，因此Correct Alternative 为 1。

• MultiRC：多选项阅读理解任务，给定段落和问题，判断多个候选答案的真假。

  示例中，段落讲述 Susan 办派对，所有朋友最终都到场，问题 “她生病的朋友是否康复？” 因朋友到场，说明康复，故 “ Yes, she was at Susan’s party (T)” 为正确判断。

Super GLUE 是 GLUE 的升级版，聚焦更复杂的语言推理场景（如因果、多轮常识推理、布尔问答等），其网址为https://super.gluebenchmark.com/，是衡量 NLP 模型 “深度理解与推理能力” 的重要参考标准。

DecaNLP（由 Salesforce 提出，网址https://decanlp.com/）的核心概念：它是一个多任务自然语言处理基准，类比田径十项全能（Decathlon），要求同一个模型解决 10 类不同的 NLP 任务，以下是详细解析：

DecaNLP 的设计理念是用一个模型应对多类 NLP 任务，类似于QA问题

• 问答（Question Answering）：

  问题：“南加州对加州和美国的主要重要性是什么？”

  上下文：“Southern California is a major economic center for the state of California and the US…”

  答案：major economic center（直接从上下文中抽取）。

• 机器翻译（Machine Translation）：

  英文原文：“Most of the planet is ocean water.”

  德语翻译：Der Großteil der Erde ist Meerwasser。

• 文本摘要（Text Summarization）：

  原文：“Harry Potter star Daniel Radcliffe gains access to a reported £320 million fortune…”

  摘要：Harry Potter star Daniel Radcliffe gets £320M fortune…（提炼核心信息，简化表达）。

• 自然语言推理（Natural Language Inference）：

  前提（Premise）：“Conceptually cream skimming has two basic dimensions – product and geography.”

  假设（Hypothesis）：“Product and geography are what make cream skimming work.”

  推理结果：Entailment（蕴含，即假设可由前提推导得出）。

• 情感分析（Sentiment Analysis）：

  句子：“A stirring, funny and finally transporting re-imagining of Beauty and the Beast and 1930s horror film.”

  情感判断：positive（正面）。

DecaNLP 旨在推动多任务学习在 NLP 中的发展—— 通过一个模型同时处理问答、翻译、摘要、推理、情感分析等多类任务，检验模型的通用语言理解与泛化能力，是 NLP 领域探索全能型模型的重要尝试。