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什么是生成式人工智能？
我们不断听说生成式人工智能，这是一种人工智能，可以根据提供的数据创建新的原创内容，例如文本、图像或音乐。为此，它使用先进的模型，例如生成神经网络，使其能够产生模仿学习模式或风格的结果。
当应用于自然语言处理（缩写为 NLP）时，生成式人工智能可以生成连贯且相关的文本，例如聊天机器人中的响应、自动摘要或语言翻译。因此，如果我们将这两种技术结合起来，我们就可以改善人与机器之间的交互，使计算机能够以更具创造性和自然的方式产生人类语言。
NLP是如何出现的？
我们回到20 世纪 50 年代，当时研究人员试图开发能够在语言之间翻译文本并对句子进行句法分析的程序。由于人类语言固有的复杂性，这项工作开始得非常缓慢。
多年后，随着现代计算的出现和近几十年来数据 加拿大电报电话号码列表 的爆炸式增长，再加上更复杂的算法和神经网络，NLP 继续以更快的速度发展。如今，它为虚拟助手、机器翻译、情感分析等应用程序提供支持，改变了人与机器之间的交互方式。
NLP 中使用的技术和算法
如果我们专注于研究它是如何工作的以及用于开发该技术的技术和算法，我们会发现有很多技术和算法，从那些提供分析情感可能性的技术到那些允许对文本进行分类的技术和算法。这些是一些最常用的：
代币化
该技术允许将文本划分为单独的单词、短语或字符（称为“标记”），作为该过程的第一步。
词形还原和词干提取
通过词形还原，单词被简化为其基本形式或词条。通过词干提取，单词被删掉，只留下词干。
词袋 (BoW)
它允许将文本表示为词袋，而不考虑顺序，而是考虑每个词出现的频率。
TF-IDF（词频-逆文档频率）
该技术给出了文档中单词的重要性与其在文档集合中的频率的可能性。这样我们就可以检测出文本的关键词。
n-gram模型
这样，可以分析一定数量的单词序列，以对给定上下文中单词出现的概率进行建模。
递归神经网络 (RNN)
使用这些神经网络可以处理数据序列，这对于机器翻译和情感分析等任务至关重要。
NLP应用在哪里？
自然语言处理使其能够应用于各种技术和商业领域。以下是一些示例：
客户服务：聊天机器人和 Siri 和 Alexa 等虚拟助理能够理解和回答问题。
数据分析：它能够从大量文本中提取见解，例如社交网络上的观点或评论。
自动翻译：谷歌翻译等工具就是这种情况。
文档管理：能够自动分类、提取信息。
情绪分析。
语音识别：能够知道谁在跟你说话。
NLP 的挑战和局限性
尽管NLP近年来取得了进展，但仍有很长的路要走，并且有很大的挑战需要克服。
语言歧义
根据上下文，单词可能具有多种含义，这使得精确解释变得困难。
背景有限
有时，NLP 模型可能无法很好地理解对话或文本之外的上下文，这可能会导致解释错误。
理解讽刺和讽刺
他们很难识别讽刺或讽刺，因为这些很大程度上取决于语气和非文本上下文。
数据偏差
训练数据中存在的偏差可能会导致不公平或歧视性的结果。
NLP 在 AI 领域等待着什么？
预计未来自然语言处理将带来进步，使人们能够更深入、更精确地理解人类语言。更复杂的模型将能够更好地处理上下文、歧义和语言多样性，从而改进聊天机器人、机器翻译和虚拟助手等应用程序。同样，集成文本、图像和音频的多模态模型的开发将允许更加自然和直观的交互。
