你知道自然語(yǔ)言處理(NLP)能解決哪些問(wèn)題嗎？即自然語(yǔ)言處理任務(wù)分類(lèi)有哪些？ 原創(chuàng)
“ 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上只是一種技術(shù)工具，在實(shí)際應(yīng)用中需要根據(jù)不同的任務(wù)類(lèi)型設(shè)計(jì)不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 ”
在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中，我們了解到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種技術(shù)手段；但如果要使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決具體問(wèn)題，還需要把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與具體的問(wèn)題相結(jié)合；因此就誕生了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩大主要任務(wù)類(lèi)型，自然語(yǔ)言處理——NLP和計(jì)算機(jī)視覺(jué)——CV。
但一直說(shuō)自然語(yǔ)言處理，那么自然語(yǔ)言處理到底能做哪些事情，它解決了哪些問(wèn)題？ 這個(gè)就是我們今天要討論的問(wèn)題。
自然語(yǔ)言處理的任務(wù)分類(lèi)
具體來(lái)說(shuō)自然語(yǔ)言處理并不是一個(gè)準(zhǔn)確的任務(wù)領(lǐng)域，只是一個(gè)大概的方向；任何與自然語(yǔ)言有關(guān)的問(wèn)題都屬于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域。但具體來(lái)看，根據(jù)不同的自然語(yǔ)言處理任務(wù)，自然語(yǔ)言處理又分為多種不同的任務(wù)類(lèi)型；比如說(shuō)，對(duì)話，問(wèn)答，分類(lèi)等。
那自然語(yǔ)言處理任務(wù)大概有哪些類(lèi)型呢？
自然語(yǔ)言處理主要包括四大任務(wù)類(lèi)型，而每個(gè)大的任務(wù)類(lèi)型下又有多個(gè)小的子任務(wù)類(lèi)型。
- 序列標(biāo)注任務(wù)
- 分類(lèi)任務(wù)
- 生成式任務(wù)
序列標(biāo)注任務(wù)
序列標(biāo)注任務(wù)是解決NLP問(wèn)題時(shí)經(jīng)常遇到的基本問(wèn)題，在序列標(biāo)注中需要對(duì)序列中的每一個(gè)元素標(biāo)注一個(gè)標(biāo)簽；一般來(lái)說(shuō)，一個(gè)序列指一個(gè)句子，而一個(gè)元素指的是句子中的一個(gè)詞。
比如信息提取問(wèn)題就是可以被任務(wù)是一個(gè)序列標(biāo)注問(wèn)題，如從公告中獲取會(huì)議時(shí)間，地點(diǎn)，人物等。
序列標(biāo)注具體任務(wù)
（1）分詞
- 輸入：word + tag（I：in word；E：end of word）；
- 輸出：tag of word，標(biāo)簽是E的后面加空格，就達(dá)到了分詞的目的；
（2）詞性標(biāo)注（Part-of-Speech tagging ，POS tagging)
- 輸入：word + tag （詞性：動(dòng)詞、名詞、形容詞等）；
- 輸出：詞性；
- 模型：HMM也可以做
（3）命名實(shí)體標(biāo)注（name entity recognition, NER）
- 輸入：word + tag（B: begin of entity，I : inside of entity，o: outside of entity）；
- 輸出：實(shí)體標(biāo)注；
（4）詞義角色標(biāo)注 (semantic role labeling, SRL) ：
- 輸入： word + 是不是謂語(yǔ)（B-Argo，I-Argo，BV ）；
- 輸出：語(yǔ)義角色；
分類(lèi)任務(wù)
文本分類(lèi)任務(wù)旨在對(duì)輸入的文本進(jìn)行分類(lèi)，分配一個(gè)或多個(gè)預(yù)定義標(biāo)簽。
1.1 主題分類(lèi)
- 目標(biāo)：根據(jù)文本的主題將其歸類(lèi)。
- 應(yīng)用場(chǎng)景：新聞分類(lèi)、郵件分類(lèi)。
- 示例：
a.輸入：一篇關(guān)于“氣候變化”的文章。
b.輸出：標(biāo)簽“環(huán)境”。
1.2 情感分析
- 目標(biāo)：判斷文本的情感傾向（積極、消極或中立）。
- 應(yīng)用場(chǎng)景：用戶評(píng)價(jià)分析、輿情監(jiān)測(cè)。
- 示例：
a.輸入：“這部電影太棒了！”
b.輸出：“積極”。
1.3 垃圾郵件檢測(cè)
- 目標(biāo)：判斷郵件或消息是否為垃圾信息。
- 應(yīng)用場(chǎng)景：郵件過(guò)濾、短信反詐騙。
生成式任務(wù)
文本生成任務(wù)旨在生成符合輸入需求的文本。
2.1 機(jī)器翻譯
- 目標(biāo)：將一種語(yǔ)言翻譯為另一種語(yǔ)言。
- 應(yīng)用場(chǎng)景：多語(yǔ)言交流、跨境電商。
- 示例：
a.輸入：“How are you?”
b.輸出：“你好嗎？”
2.2 文本摘要
- 目標(biāo)：提取或生成長(zhǎng)文本的摘要。
- 應(yīng)用場(chǎng)景：新聞?wù)?bào)告生成。
- 示例：
a.輸入：一篇長(zhǎng)文。
b.輸出：簡(jiǎn)短的核心內(nèi)容。
2.3 對(duì)話生成
- 目標(biāo)：根據(jù)對(duì)話上下文生成自然的回答。
- 應(yīng)用場(chǎng)景：聊天機(jī)器人、智能客服。
- 示例：
a.輸入：“天氣怎么樣？”
b.輸出：“今天是晴天，溫度22度?！?/p>
2.4 創(chuàng)意內(nèi)容生成
- 目標(biāo)：根據(jù)輸入生成小說(shuō)、詩(shī)歌、代碼等創(chuàng)意內(nèi)容。
- 應(yīng)用場(chǎng)景：內(nèi)容創(chuàng)作、游戲開(kāi)發(fā)。
本文轉(zhuǎn)載自公眾號(hào)AI探索時(shí)代 作者：DFires
