自然语言处理
在深入了解 Transformer 模型之前，让我们快速回顾一下自然语言处理是什么以及它为什么如此重要。
什么是自然语言处理？
NLP 是语言学和机器学习交叉领域，专注于理解与人类语言相关的一切。NLP 任务的目标不仅是单独理解单个单词，而且是能够理解这些单词的上下文。
以下是常见 NLP 任务的列表，每个任务都有一些示例：
- 对整个句子进行分类：获取评论的情感，检测电子邮件是否为垃圾邮件，确定句子在语法上是否正确或两个句子在逻辑上是否相关。
- 对句子中的每个词进行分类：识别句子的语法成分（名词、动词、形容词）或命名实体（人、地点、组织）。
- 生成文本内容：用自动生成的文本完成提示，用掩码词填充文本中的空白。
- 从文本中提取答案：给定问题和上下文，根据上下文中提供的信息提取问题的答案。
- 从输入文本生成新句子：将文本翻译成另一种语言，对文本进行总结。
NLP 不仅限于书面文本。它还解决了语音识别和计算机视觉中的复杂挑战，例如生成音频样本的转录或图像的描述。
为什么具有挑战性？
计算机处理信息的方式与人类不同。例如，当我们读到“我饿了”这句话时，我们很容易理解它的意思。同样，给定两个句子，例如“我很饿”和“我很伤心”，我们可以轻松确定它们的相似程度。对于机器学习 （ML） 模型，此类任务更加困难。文本需要以一种使模型能够从中学习的方式进行处理。而且由于语言的复杂性，我们很难直接设计算法来处理此类问题。已经有很多关于如何表示文本的研究，我们将在下一章中介绍一些方法。