ChatGPT真的太火了！作为NLP的终结者    
    
    
    
，ChatGPT又会与NLP发生怎么样的碰撞？大模型可以替代小模型吗？NLP又将何去何从？今天给大家推荐一本好书：《基于NLP的内容理解》！

一    
    
    
    
、背景

随着人工智能的蓬勃发展    


     


     


     


，大量应用场景中都会涉及到文本内容的理解技术    
    
    
    
。由于场景的不同




 




 




 




 ，目前文本内容理解没有统一的模板   

   

   

   
，解决起来并不容易    


     


     


     


。在市场上有各种各样的机器学习    


     


     


     


、深度学习




 




 




 




 、自然语言处理等资料     

     

     

     

，但是都没有与业务场景紧密地联系起来




  




  




  




 ，即使有联系也很笼统
  


  


  


  
，并没有涉及实际业务场景中非常琐碎的细节问题




 




 




 




 。

而只有把这些细节问题解决好     
     
     
     
，才能更好地发展业务   

   

   

   
。同时 




   




   




   




 ，市面上从问题的角度讲解算法等相关知识的书很少

 



 



 



 
，而在业务场景中更多的是通过简单且匹配的技术解决业务问题     

     

     

     

。所以                    ，让大家看到如何从问题的角度进行问题的拆解  




    




    




    




 ，然后通过匹配的技术解决业务问题是很重要的事情




  




  




  




 。

自然语言处理的目的是为了让计算机能够理解人类的语言


















，但是由于语言具有高度抽象性   

   

   

   
、歧义性等特点                    ，给文本理解增加了很大的难度
  


  


  


  
。ChatGPT模型近年来非常火爆   



     



     



     



 ，具备非常有潜力的商业价值


















，可以和非常多的业务场景融合    
    
    
    
，产生新的体验    


     


     


     


，甚至颠覆原有的方式方法     
     
     
     
。大模型非常的劲爆




 




 




 




 ，但是在模型部署     

     

     

     

、资源损耗




  




  




  




 、数据标注等方面面临非常大的挑战 




   




   




   




 。例如：

模型大小：预训练模型通常非常庞大

 



 



 



 
。GPT-3 等模型包含上千亿个参数   

   

   

   
，因此在部署时可能会面临存储和传输上的困难                    。 推理速度：模型推理速度是评估一个机器学习模型性能的重要指标之一  




    




    




    




 。在实际应用中     

     

     

     

，模型的推理速度往往直接影响着用户的体验和系统的效率


















。高效的模型推理速度可以缩短处理时间




  




  




  




 ，提高用户满意度
  


  


  


  
，减少计算资源的浪费                    。 计算资源：预训练模型需要大量的计算资源来进行推理     
     
     
     
，这可能会导致部署时的计算瓶颈和性能问题   



     



     



     



 。 硬件兼容性：预训练模型的部署需要适应多种不同的硬件平台 




   




   




   




 ，包括 CPU
  


  


  


  
、GPU     
     
     
     
、ASIC 等

 



 



 



 
，因此需要适配和优化


















。 版本管理：预训练模型可能会不断更新和改进                    ，因此在部署时需要考虑版本管理和更新的问题    
    
    
    
。

二 




   




   




   




 、书籍介绍

因此  




    




    




    




 ，大模型和小模型联合发力仍然是目前的最佳选择    


     


     


     


。《基于NLP内容理解》这本书旨在从文本语言理解的角度入手


















，详细介绍了文本特征表征

 



 



 



 
、内容重复理解                    、通顺度识别  




    




    




    




 、内容质量


















、用户画像                    、文本摘要及文本纠错等




 




 




 




 。本书采用以应用贯串始终的方式进行相关技术的介绍和说明   

   

   

   
。

具体来说                    ，本书主要从以下几个方面介绍自然语言处理中相关的技术及其应用     

     

     

     

。

1)文本特征表示方法：本章详细介绍了文本特征的表示方法包括离散型表示方法和分布型表示方法以及词向量的评判标准




  




  




  




 。 2)内容重复理解：主要从应用的角度介绍了标题   



     



     



     



 、段落和文章重复三种场景以及三种场景的具体实现
  


  


  


  
。 3)内容通顺度识别：介绍了数据增强的几种方法   



     



     



     



 ，句子通顺度识别方法以及内容不通顺时的几种纠正方式     
     
     
     
。 4)内容质量：内容质量在很多场景中都是非常重要的


















，因此    
    
    
    
，从应用的角度详细介绍了知识问答质量体系的搭建方法    


     


     


     


，方便大家后续在业务实践中快速的使用起来 




   




   




   




 。 5)用户画像：本章主要讲述了用户画像中标签体系的整个建设流程

 



 



 



 
。 6)自动文本摘要生成：介绍了文本摘要生成中流行的两类方法




 




 




 




 ，包括抽取式文本摘要和生成式文本摘要；此外还介绍了文本摘要的几种常用数据集以及文本摘要的评价方法                    。 7)文本纠错：介绍了文本中错误的类型


















、来源   

   

   

   
，文本纠错常用的方法与框架     

     

     

     

，并介绍了常用的文本纠错工具的安装以及使用方法  




    




    




    




 。 可以看到本书中详细介绍了大量的使用场景




  




  




  




 ，大家可以通过这些场景选择使用什么样的算法以及如何通过策略达到更好的业务效果


















。模型更多的是解决业务问题
  


  


  


  
，而不是独立存在的                    。通过本书的学习可以更好的理解大模型的底层原理     
     
     
     
，因为本书中详细介绍了大模型的底层算法 




   




   




   




 ，通过这些知识的学习可以更容易理解大模型的构建   



     



     



     



 。本书中使用了很多小模型可以快速的解决问题

 



 



 



 
，这些小模型可以和大模型联动                    ，将大模型压缩成小模型或者使用数据蒸馏技术  




    




    




    




 ，解决模型部署和响应速度等多方面问题


















。

三    
    
    
    
、作者介绍

本文作者：李明琦 资深AI技术专家


















，现就职于BAT                    ，担任高级算法工程师   



     



     



     



 ，《基于NLP的内容理解》作者    
    
    
    
。长期致力于机器学习    


     


     


     


、深度学习




 




 




 




 、NLP等技术在实际业务场景中的落地


















，在内容理解方面有丰富的经验    
    
    
    
，主导的内容质量项目曾获得最佳项目奖    


     


     


     


。先后发表人工智能相关的学术论文2篇    


     


     


     


，申请人工智能领域的发明专利5项




 




 




 




 。在GitHub上贡献了大量内容质量   

   

   

   
、问答系统     

     

     

     

、NLP等方面的代码




 




 




 




 ，在CSDN撰写了一些与算法




  




  




  




 、机器学习
  


  


  


  
、内容理解相关的文章   

   

   

   
，深受欢迎   

   

   

   
。

四     
     
     
     
、延伸阅读

《基于NLP的内容理解》李明琦,谷雪,孟子尧 著

推荐语：BAT高级AI专家撰写     

     

     

     

，解密大模型底层技术




  




  




  




 ，结合实际业务场景
  


  


  


  
，6个维度讲解如何用NLP算法解决内容理解的各种难题     
     
     
     
，以应用贯穿全书 




   




   




   




 ，包含大量案例     

     

     

     

。

五 




   




   




   




 、与ChatGPT对话

问题一：你觉得NLP未来的发展趋势是什么？

作为机器学习的一个方向

 



 



 



 
，自然语言处理（NLP）在过去几年里得到了广泛的关注




  




  




  




 。未来                    ，它将会继续发展  




    




    




    




 ，但是更加聚焦于以下几个方面： 1. 更好的语音识别和语音生成技术：语音技术将越来越重要


















，因为人们更多地希望使用语音来与机器交互
  


  


  


  
。未来的发展趋势是更强大

 



 



 



 
、更准确的语音识别和合成技术     
     
     
     
。 2. 深度学习和神经网络的应用：深度学习和神经网络技术在NLP领域中已有了很多成功的应用                    ，未来这些技术会继续被广泛使用   



     



     



     



 ，并且将有更多的研究探索神经机器翻译等领域 




   




   




   




 。 3. 更智能的对话系统：对话系统是语音交互最重要的应用场景之一


















，未来将会更多地关注如何让对话系统更加智能和自然

 



 



 



 
。 4. 多语言处理：跨语言交互的应用日益增多    
    
    
    
，为了满足人们对多语言的需求    


     


     


     


，未来的发展趋势是构建更强大的多语言NLP模型                    。 5. 结合知识图谱的语义理解：NLP系统需要理解语言的语义




 




 




 




 ，而知识图谱中的丰富知识可以帮助系统更好地理解语言   

   

   

   
，未来会更多地将知识图谱与NLP结合起来  




    




    




    




 。 总之     

     

     

     

，NLP领域在未来将继续快速发展




  




  




  




 ，人们期待着更优秀                    、更智能的NLP应用


















。

问题二：小模型未来会被大模型取代吗？

未来可能会存在更大和更复杂的模型
  


  


  


  
，但是小模型在某些情况下可能仍然有其优势                    。例如     
     
     
     
，在计算能力和资源有限的设备或环境中 




   




   




   




 ，较小的模型可以更有效地工作   



     



     



     



 。此外

 



 



 



 
，一些任务可能只需要相对简单的模型就能够获得良好的结果                    ，而不需要投入更大的计算和时间资源来训练更大的模型


















。 因此  




    




    




    




 ，虽然未来可能会有更大和更复杂的模型涌现


















，但在某些情况下                    ，小模型仍然会有其存在的必要性    
    
    
    
。

问题三：NLP与ChatGPT会发生怎么样的碰撞？

NLP和ChatGPT都是自然语言处理领域的重要技术   



     



     



     



 ，它们可以相互碰撞


















，产生以下影响： 1. 提高对话机器人的能力：ChatGPT是一种生成式对话模型    
    
    
    
，可以生成与人类自然语言相似的对话内容    


     


     


     


。通过与NLP技术结合    


     


     


     


，可以实现更加智能化  




    




    




    




 、自然化的对话机器人




 




 




 




 。 2. 加强对话情境的理解：NLP技术可以帮助ChatGPT更好的理解对话中的语境


















、意图等信息   

   

   

   
。这样可以更好地判断用户的意图




 




 




 




 ，并提供更加准确的回答     

     

     

     

。 3. 提高对话质量：NLP技术可以帮助ChatGPT更加准确地理解用户的问题   

   

   

   
，并提供更加准确                    、周全的答案




  




  




  




 。这可以提高对话机器人的质量     

     

     

     

，也可以提高用户的满意度
  


  


  


  
。 4. 优化对话生成过程：通过NLP技术提取对话中的关键信息和上下文




  




  




  




 ，可以帮助ChatGPT更好地生成对话内容
  


  


  


  
，并避免一些不合适的回答     
     
     
     
。 总之     
     
     
     
，NLP与ChatGPT的碰撞可以使对话机器人更加智能化   



     



     



     



 、自然化 




   




   




   




 ，并提高对话的质量与用户的满意度 




   




   




   




 。