專欄《NLP》第一階段正式完結了。在本專欄中，我們從NLP中常用的機器學習算法開始，介紹了NLP中常用的算法和模型；從樸素貝葉斯講到XLnet，特征抽取器從RNN講到transformerXL。這篇文章我們就一起回顧一下這些文章。

作者&編輯 | 小Dream哥

1 樸素貝葉斯

貝葉斯分類器在早期的自然語言處理任務中有著較多實際的應用，例如大部分的垃圾郵件處理都是用的貝葉斯分類器。

貝葉斯決策論是在統計概率框架下進行分類決策的基本方法。對于分類任務來說，在所有相關概率都已知的情況下，貝葉斯決策論考慮如何基于這些概率和誤判損失來預測分類。

【NLP】經典分類模型樸素貝葉斯解讀

2?隱馬爾科夫模型(HMM)

HMM早期在語音識別、分詞等序列標注問題中有著廣泛的應用。

HMM是非常適合用于序列標注問題的。HMM模型引入了馬爾科夫假設，即T時刻的狀態僅僅與前一時刻的狀態相關。

【NLP】用于語音識別、分詞的隱馬爾科夫模型HMM

3 條件隨機場(CRF)

隱馬爾科夫模型引入了馬爾科夫假設，即當前時刻的狀態只與其前一時刻的狀態有關。但是，在序列標注任務中，當前時刻的狀態，應該同該時刻的前后的狀態均相關。于是，在很多序列標注任務中，引入了條件隨機場。

這里詳細了介紹條件隨機場的理論和及其在實體識別中的應用和Tensorflow中的實現。

【NLP】用于序列標注問題的條件隨機場（Conditional Random Field, CRF）

4?循環神經網絡(RNN)

對于一些序列輸入的信息，例如語音、語言等，不同時刻之間的輸入存在相互的影響，需要一種模型能夠“記憶”歷史輸入的信息，進而對整個序列進行完整的特征提取和表征。

循環神經網絡(RNN)就是面對這樣的需求提出來的，它能夠“記憶”序列輸入的歷史信息，從而能夠較好的對整個序列進行語義建模。

RNN雖然理論上可以很漂亮的解決序列數據的訓練，但是它也像DNN一樣有梯度消失的問題，當序列很長的時候問題尤其嚴重。雖然同選擇合適的激活函數等方法能夠一定程度的減輕該問題。但人們往往更青睞于使用RNN的變種。

【NLP】 深度學習NLP開篇-循環神經網絡(RNN)

5?LSTM

LSTM在原本RNN的基礎上增加了CEC的內容，CEC保證了誤差以常數的形式在網絡中流動，這部分通過引入細胞狀態C來體現。

并且，為了解決輸入和輸出在參數更新時的矛盾，在CEC的基礎上添加3個門使得模型變成非線性的，就可以調整不同時序的輸出對模型后續動作的影響。

【NLP】 NLP中應用最廣泛的特征抽取模型-LSTM

6?NLP中Attention機制

人類在對信息進行處理的過程中，注意力不是平均分散的，而是有重點的分布。受此啟發，做計算機視覺的朋友，開始在視覺處理過程中加入注意力機制(Attention)。隨后，做自然語言處理的朋友們，也開始引入這個機制。在NLP的很多任務中，加入注意力機制后，都取得了非常好的效果。

在NLP中，Attention機制是什么呢？從直覺上來說，與人類的注意力分配過程類似，就是在信息處理過程中，對不同的內容分配不同的注意力權重。

【NLP】 聊聊NLP中的attention機制

7?特征抽取器Tranformer

Transformer中最重要的特點就是引入了Attention，特別是Multi-Head Attention。作為一個序列輸入的特征抽取器，其編碼能力強大，沒有明顯的缺點。短期內難以看到可以匹敵的競爭對手。

【NLP】 理解NLP中網紅特征抽取器Tranformer

8?BERT

BERT，全稱是Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding。注意其中的每一個詞都說明了BERT的一個特征。

Pre-training說明BERT是一個預訓練模型，通過前期的大量語料的無監督訓練，為下游任務學習大量的先驗的語言、句法、詞義等信息。

Bidirectional 說明BERT采用的是雙向語言模型的方式，能夠更好的融合前后文的知識。

Transformers說明BERT采用Transformers作為特征抽取器。

Deep說明模型很深，base版本有12層，large版本有24層。

總的來說，BERT是一個用Transformers作為特征抽取器的深度雙向預訓練語言理解模型。

【NLP】 深入淺出解析BERT原理及其表征的內容

9 transformerXL

TransformerXL是Transformer一種非常重要的改進，通過映入Recurrence機制和相對位置編碼，增強了Transformer在長文本輸入上的特征抽取能力。

TransformerXL學習的依賴關系比RNN長80%，比傳統Transformer長450%，在短序列和長序列上都獲得了更好的性能，并且在評估階段比傳統Transformer快1800+倍。

【NLP】TransformerXL：因為XL，所以更牛

10 GPT及GPT2.0

GPT，特別是GPT2.0是一個大型無監督語言模型，能夠生產連貫的文本段落，在許多語言建模基準上取得了 SOTA 表現。而且該模型在沒有任務特定訓練的情況下，能夠做到初步的閱讀理解、機器翻譯、問答和自動摘要。

【NLP】GPT：第一個引入Transformer的預訓練模型

11 XLnet

XLnet集合了目前兩大預訓練模型的優點，在結構上，XLnet采用改進后的transofmerXL作為特征抽取器。在訓練模式上，XLnet實現了BERT的雙向語言模型，引入了PLM和雙流自注意力模型，避免了BERT MLM的缺點。

【NLP】XLnet：GPT和BERT的合體，博采眾長，所以更強

12 NLP綜述

從詞向量開始，到最新最強大的BERT等預訓練模型，梗概性的介紹了深度學習近20年在NLP中的一些重大的進展。

【技術綜述】深度學習在自然語言處理中的應用

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(1) 聊天機器人。考慮到聊天機器人是一個非常復雜的NLP應用場景，幾乎涵蓋了所有的NLP任務及應用。所以小Dream哥計劃以聊天機器人作為切入點，通過介紹聊天機器人的原理和實踐，逐步系統的更新到大部分NLP的知識，會包括語義匹配，文本分類，意圖識別，語義匹配命名實體識別、對話管理以及分詞等。

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總結

希望經過這個專欄，想入門NLP的小伙伴們對這個領域已經有了基本的概念和了解。后續我們還會按照不同的NLP任務，深入各個任務跟大家進行介紹，敬請關注。

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總結

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