- 在人工智能时代，自然语言处理（NLP）技术如智能语音助手、机器翻译等深刻改变生活与工作方式。其背后离不开语言学理论支撑，包括句法学解析句子结构、语义学解锁语言意义、语用学融入语境理解。句法学通过依存关系分析帮助计算机识别语法成分；语义学利用语义角色标注和向量表示提升语义理解；语用学结合对话历史和背景知识，实现更自然的交互。语言学与NLP协同发展，共同推动技术进步。 在人工智能时代，自然语言处理（NLP）技术如智能语音助手、机器翻译等深刻改变生活与工作方式。其背后离不开语言学理论支撑，包括句法学解析句子结构、语义学解锁语言意义、语用学融入语境理解。句法学通过依存关系分析帮助计算机识别语法成分；语义学利用语义角色标注和向量表示提升语义理解；语用学结合对话历史和背景知识，实现更自然的交互。语言学与NLP协同发展，共同推动技术进步。
- 在自然语言处理（NLP）领域，高资源语言如英语、中文取得了显著进展，但低资源语言因数据匮乏面临诸多挑战。为应对这一问题，研究者开发了多种创新技术：数据增强通过变换现有数据生成更多样本；预训练模型如mBERT迁移跨语言知识，降低对标注数据的依赖；多语言迁移学习借鉴相似语言的经验；半监督与无监督学习则挖掘未标注数据的价值。这些技术正逐步攻克低资源语言处理的难题，推动全球语言交流与理解。 在自然语言处理（NLP）领域，高资源语言如英语、中文取得了显著进展，但低资源语言因数据匮乏面临诸多挑战。为应对这一问题，研究者开发了多种创新技术：数据增强通过变换现有数据生成更多样本；预训练模型如mBERT迁移跨语言知识，降低对标注数据的依赖；多语言迁移学习借鉴相似语言的经验；半监督与无监督学习则挖掘未标注数据的价值。这些技术正逐步攻克低资源语言处理的难题，推动全球语言交流与理解。
- Transformer架构自2017年提出以来，凭借自注意力机制革新了自然语言处理（NLP）。它摒弃传统RNN的顺序处理方式，实现全局并行计算，大幅提升训练效率。通过多头自注意力机制，Transformer能精准捕捉长距离依赖关系，多维度挖掘语义信息。位置编码赋予其序列顺序感知能力，而大规模预训练则使其具备强大的通用语言能力。 Transformer架构自2017年提出以来，凭借自注意力机制革新了自然语言处理（NLP）。它摒弃传统RNN的顺序处理方式，实现全局并行计算，大幅提升训练效率。通过多头自注意力机制，Transformer能精准捕捉长距离依赖关系，多维度挖掘语义信息。位置编码赋予其序列顺序感知能力，而大规模预训练则使其具备强大的通用语言能力。
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