什么是NLP？

​ 自然语言处理(Natural Language Processing, 简称NLP), 是计算机科学与语言学中关注于计算机与人类语言间转换的领域， 简单来说就是让计算机识别并理解我们人类的语言，帮助我们完成一些类似翻译、问答等任务，NLP解决文本任务但并不限于文本，语音识别、看图说话等领域也属于NLP任务。

​ 计算机科学之父图灵在1950年发表的论文中提出“Can machines thinking？”这一划时代的问题，从此促成了人类语言与计算机科学的交融。在1957～1970年间，NLP领域开始形成两大阵营：基于规则和基于统计，直到1994～1999年，基于统计的方法逐渐取得胜利，概率计算开始引入到NLP领域的每个任务中。在2015年之前，NLP的解决方案都来源于机器学习，而2015年到至今，深度学习技术深刻改变NLP的未来。

NLP 常见任务

场景：设想你现在拿到一张英语试卷，会有哪些题目呢？

• 判断题：对应NLP任务中分类任务，如情感分析等
• 完形填空：对应NLP任务中的MLM任务
• 排序：预训练语句顺序打乱, 排序
• 阅读理解：对应NLP任务中阅读理解
• 翻译： 对应NLP任务中的机器翻译
• 写作：对应NLP任务中的文本生成

NLP解决上述任务的流程：数据获取 -> 文本预处理 ->模型构建 ->模型训练和评估 -> 模型测试 ->模型保存

其中重点内容就是文本预处理和模型构建的过程，文本预处理的程度决定了数据的优质程度，数据越好，越能达到预期，同样模型就类似人的大脑，越聪明，学习的越快，对数据的理解越深刻。