万字长文自然语言处理
时间: 2025-01-30 10:30:56 浏览: 44
### 自然语言处理综述
#### 发展历程与现状
自然语言处理的发展经历了多个历史阶段的演进,不同学派之间相互补充促进,共同推动了这一技术的快速发展[^1]。作为人工智能领域的重要分支,自然语言处理涉及如何使计算机理解和生成人类自然语言的问题[^2]。
#### 技术方法演变
早期的研究主要依赖于基于规则的方法来描述语言的形式特征;然而这种方法对于复杂问题存在局限性,并且需要大量人工定义规则[^3]。随着研究深入和技术进步,出现了更多先进的技术和算法:
- **基于统计的方法**:通过大规模语料库自动学习概率分布来进行预测和决策。
- **预训练语言模型**:近年来兴起的一种强大工具,在众多下游任务上取得了显著成果,如语言建模、机器翻译、问答系统等[^4]。
```python
import transformers as trfms
from datasets import load_dataset
# 加载预训练模型及其对应的分词器
model_name = "bert-base-cased"
tokenizer = trfms.BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = trfms.BertModel.from_pretrained(model_name)
def encode_text(text):
""" 对输入文本进行编码 """
inputs = tokenizer.encode_plus(
text,
add_special_tokens=True,
max_length=512,
padding='max_length',
truncation=True,
return_attention_mask=True,
return_tensors="pt",
)
return inputs['input_ids'], inputs['attention_mask']
text_example = "这是一个用于展示BERT使用的例子。"
encoded_input, attention_mask = encode_text(text_example)
outputs = model(encoded_input, attention_mask=attention_mask)[0]
print(outputs.shape) # 输出最后一层隐藏状态张量大小
```
此代码片段展示了如何利用Hugging Face提供的`transformers`库加载并使用预训练好的BERT模型对一段中文文本进行编码表示。
阅读全文
相关推荐













