人工智能基础 课件 6.1 使用序列到序列模型完成数字加法.pptx

第6章自然语言处理与计算机视觉

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自然语言处理自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，旨在让计算机能够理解、解释和生成人类语言。它通过模拟人类的语言理解和分析能力，实现人机交互、信息提取、语义分析等多种任务。其核心包括文本预处理、词嵌入、句法分析、语义分析和文本生成等关键技术。

自然语言处理自然语言处理技术在多个领域有广泛应用有哪些信誉好的足球投注网站引擎：当我们在百度、谷歌等有哪些信誉好的足球投注网站引擎中输入“适合初学者的编程语言”，有哪些信誉好的足球投注网站引擎利用自然语言处理技术分析语义，关联相关信息，快速从海量网页中筛选出最匹配的内容，提供给我们包含Python、Java等多种编程语言介绍及学习资源的结果。机器翻译：实现不同语言间的翻译，像出国旅行时，使用有道翻译、百度翻译等APP，对着手机说出中文，就能即时获得外语翻译结果，无论是问路、点菜还是购物交流，都变得轻松便捷。情感分析：分析文本中的情感倾向，电商平台通过分析用户对商品的评价，能迅速了解用户满意度，例如当大量用户在评价中提到某款手机“拍照模糊”，企业就可以针对性地改进摄像头配置。

自然语言处理自然语言处理技术在多个领域有广泛应用聊天机器人：在很多电商平台，当用户咨询商品信息时，智能客服机器人能快速响应，解答常见问题，像“这款衣服有哪些尺码？”“商品什么时候发货？”，节省了用户等待时间，也降低了企业的人力成本。语音助手：苹果的Siri、小米的小爱同学等，我们可以通过语音指令让它们完成各种任务，如查询天气（“明天天气怎么样？”）、设置提醒（“提醒我明天上午10点开会”）、播放音乐（“播放周杰伦的歌曲”）等，实现便捷的生活和工作辅助。智能投顾：金融机构利用自然语言处理技术，理解客户的投资需求和风险偏好描述。例如客户表达“我想在低风险的情况下获得一定的资产增值”，智能投顾系统可以据此为客户推荐合适的理财产品和投资组合。

自然语言处理近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了巨大的成功。深度学习方法通过构建深度神经网络模型，能够自动学习文本中的深层特征表示，从而实现对自然语言更精确的理解和处理。常见的深度学习方法包括循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)等。

基于LSTM的Seq2Seq模型自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，而序列到序列（Seq2Seq）模型则成为了NLP领域的新标杆。Seq2Seq模型通过将一个序列转换成另一个序列，实现了机器翻译、对话生成、摘要提取等任务。

基于LSTM的Seq2Seq模型Seq2Seq模型由编码器（Encoder）和解码器（Decoder）组成，通过将输入序列编码成一个向量表示，然后再将这个向量解码成目标序列。编码器使用循环神经网络（RNN）或者长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）对输入序列进行建模，得到上下文信息；解码器则利用编码器输出的上下文信息生成目标序列。

基于LSTM的Seq2Seq模型本任务中将使用一个简单的基于LSTM的Seq2Seq模型，该模型一共有如下4个主要的网络层。（1）嵌入层(Embedding)：将输入的文本序列转为嵌入向量。（2）编码层(LSTM)：将嵌入向量进行编码。（3）解码层(LSTM)：将编码向量进行解码。（4）全连接层(Linear)：对解码完成的向量进行线性映射。

基于LSTM的Seq2Seq模型本任务目标：在百度AIStudio平台，完成一个数字加法任务，使用飞桨提供的LSTM，组建一个序列到序列模型，并在随机生成的数据集上完成数字加法任务的模型训练与预测。

第6章自然语言处理与计算机视觉