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1.1 什么是 NLP

• 定义：

自然语言处理（NLP）**是一种让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。它是人工智能领域中极为活跃且重要的研究方向，旨在模拟人类对语言的认知和使用过程

• 特点：

多学科交叉：结合计算机科学、人工智能、语言学和心理学等多学科知识。

目标：打破人类语言与计算机语言之间的障碍，实现无缝交流与互动。

NLP技术可执行多种复杂任务，包括：中文分词、子词切分、词性标注，文本分类、实体识别、关系抽取，文本摘要、机器翻译、自动问答等。这些任务不仅涉及语言表层结构的处理，还要求理解语言的深层含义，如语义、语境、情感和文化等复杂因素。

1.2 NLP 发展历程

NLP 的发展历程是从早期的规则基础方法，到统计方法，再到现在的机器学习和深度学习方法的演变过程。

1.3 NLP 任务

在NLP的广阔研究领域中，有几个核心任务构成了NLP领域的基础，它们涵盖了从文本的基本处理到复杂的语义理解和生成的各个方面。这些任务包括但不限于中文分词、子词切分、词性标注、文本分类、实体识别、关系抽取、文本摘要、机器翻译以及自动问答系统的开发。

1.4 文本表示的发展历程

文本表示是NLP的基础和必要工作，目的是将文本数据数字化，以便计算机处理。它涉及将语言单位及其关系转化为向量、矩阵等数据结构，需保留语义信息并兼顾计算与存储效率。其发展历程包括基于规则、统计学习和深度学习等阶段，不断演进以支持NLP发展。

参考资料：https://github.com/datawhalechina/happy-llm