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1. NLP任务

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP），主要包含以下几类任务：

1.中文分词，顾名思义把句子切分成一个个词汇

中文输入：今天天气真好，适合出去游玩.
中文切割输出：["今天", "天气", "真", "好", "，", "适合", "出去", "游玩", "。"]

2.子词切分，这个主要针对英语，英语的词根词缀

不使用子词切分：整个单词作为一个单位：“unhappiness”
使用子词切分（假设BPE算法）：单词被分割为：“un”、“happi”、“ness”

3. 词性标注，句子中的每个词是动词or名词or…

4. 文本分类，这是一个比较大的类，涵盖情感分析、垃圾邮件检测、新闻分类、主题识别等

5. 实体识别，识别句子中具有特定意义的实体，如人名、地点、组织、日期、时间等

输入：李雷和韩梅梅是北京市海淀区的居民，他们计划在2024年4月7日去上海旅行。输出：[("李雷", "人名"), ("韩梅梅", "人名"), ("北京市海淀区", "地名"), ("2024年4月7日", "日期"), ("上海", "地名")]

6. 关系抽取，这一任务主要是对文本进行理解，如因果关系、归属关系等，一般在知识图谱中应用的较多

7. 文本摘要，即对大段落的文本进行概况，包括两种方法：直接从原文中抽取拼接组成摘要；根据原文重新组织改写摘要，这一部分主要应用基于注意力机制的序列到序列模型

8. 机器翻译

9. 自动问答，包括检索式问答（Retrieval-based QA）、知识库问答（Knowledge-based QA）和社区问答（Community-based QA）

2. 文本表示

文本表示经过四种模型的发展

1. 词向量
   第一种是我们很熟悉的，比如独热编码。但是这种方法会导致很严重的数据稀疏性和维数灾难问题，因为词汇可以说是无穷尽的，那么词汇表会变得巨大，从而导致计算效率的降低。
2. 语言模型
   这里主要是基于马尔可夫假设的N-gram模型， 即一个词的出现概率仅依赖于它前面的N-1个词，但是当N很大的时候，还是会出现数据稀疏性的问题，并且这种方法无法捕捉到句子的语义信息。
3. Word2Vec
   Word2Vec是目前比较流行的解决方案，核心思想是利用词在文本中的上下文信息来捕捉词之间的语义关系，从而使得语义相似或相关的词在向量空间中距离较近。Word2Vec生成的是低维（通常几百维）的密集向量，有助于减少计算复杂度和存储需求。
4. ELMo
   ELMo是比Word2Vec更晚出现的技术，它能根据词语在句子中的具体语境来生成不同的词向量。ELMo 不是为每个词提供一个固定不变的向量，而是会根据词语所在的整个句子来生成它的向量。
   ELMo 内部有一个叫做“双向语言模型”（即双向LSTM）的神经网络。它会既从左到右（像我们平时读书一样）理解句子，又从右到左反过来理解句子。这样，它就能同时捕捉到词语前面和后面的信息，从而更全面地理解词语的含义。
   “分层”理解： ELMo 的神经网络有不止一层。不同的层会学习到词语的不同方面的信息。比如，底层可能更关注语法结构，高层则可能更关注语义含义。
   ELMo为BERT的出现奠定了基础。