大模子改变了NLP的游戏规则了吗

NLP已经死了吗？

自从 ChatGPT 横空出世以来，自然语言处置惩罚（Natural Language Processing，NLP） 研究领域就出现了一种消极的声音，认为大模子技术导致 NLP “死了”。在某乎上就有一条热门问答，大家热烈地讨论了这个题目。

有人认为 NLP 的市场肯定有，但 NLP 的研究会遇到麻烦，因为大模子的训练建立在海量数据与超高算力之上，普通研究者难以获取如许的资源，只能做些应用研究；也有人认为大模子为 NLP 打开了一片新天地，NLP 的研究整体上会再上一个新台阶。
看看专家们怎么说，上海交通大学 ACM 班创办人俞勇教授等几位 AI 学界大咖认为，不相识过去，就无法明白当下。NLP 技术的发展历经了几十年，期间履历了多次重大技术革新，如果我们的讨论脱离历史发展，那是没有意义的。
所以俞勇教授等大佬们决心为 NLP 技术编写一本在历史和今世之间更加平衡的教科书——《动手学自然语言处置惩罚》，这本书将为我们讲透 NLP 的经典技术，梳理整个领域的发展脉络，开导我们思索 NLP 的未来。

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现在，让我们探究一下 NLP 的发展历程。
NLP 迎来新期间

NLP 的发展之路充满了探索与创新，2013年前后，基于符号系统和统计学习的方法主导着 NLP 研究的潮流。研究者通过制定复杂的规则和使用统计模子，努力使计算机能够明白和生成自然语言。
然而，这种方法在处置惩罚复杂的语言结构和语义明白上存在着肯定的局限性，难以适应不断增长的数据规模和复杂的语言任务。随着深度学习技术的鼓起，特殊是深度神经网络的发展，NLP 研究迈上了新台阶。
深度学习模子强盛的表征学习本领，使得计算机可以更好地明白和处置惩罚自然语言，在诸多 NLP 任务上取得了突破性的希望。这一时期，神经网络模子开始成为 NLP 研究的主流，为文天职类、情绪分析、呆板翻译等任务提供了更加高效和机动的办理方案。
真正让 NLP 洗手不干的是 2018 年，基于 Transfomer 架构的预训练语言模子崛起。预训练模子使用大规模语料库进行无监督学习，为各种 NLP 任务提供了强盛的基础。
到 2022 年底，ChatGPT 的发布引发了前所未有的高潮。ChatGPT 不但拥有惊人的生成本领，而且能够进行有意义的对话和语言明白，自然语言处置惩罚进入新期间。
 

NLP 的快速发展也为专业讲授带来考验，一方面是已有教材在技术层面过期了，另一方面是市场上的一些新书只关注神经自然语言处置惩罚，不涉及传统技术。《动手学自然语言处置惩罚》就补充了这两个缺憾，将领导我们温故而知新。
本书的作者团队堪称豪华，我们来熟悉一下。
 

屠可伟
上海科技大学信息科学与技术学院长聘副教授、研究员、博士生导师。研究方向包括自然语言处置惩罚、呆板学习等，重要研究将符号、统计和神经方法相结合用于语言结构的表示、学习与使用。发表论文100余篇，重要发表在ACL、EMNLP、AAAI 等人工智能领域顶级集会。担当多个顶级集会程序委员会委员和领域主席。曾获 ACL 2023 杰出论文奖，以及 SemEval 2022 和 SemEval 2023 最佳系统论文奖。
 

王新宇
上海科技大学博士，恒久从事自然语言处置惩罚研究工作，在 ACL、EMNLP、NAACL 等顶级集会上发表论文10余篇，担当ACL、NAACL 集会的领域主席以及ACL滚动检察（ACL Rolling Review）执行编辑。曾获得中国中文信息学会优秀博士学位论文提名、SemEval 2022 最佳系统论文奖等荣誉。
 

曲彦儒
伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校博士生，恒久从事自然语言处置惩罚研究工作，在 ACL、NAACL、AAAI、ICLR 等集会上发表了多篇论文。
 

俞勇
上海交通大学 ACM 班创始人，国家级讲授名师，上海交通大学特聘教授。2018 年创办伯禹人工智能学院，在上海交通大学ACM 班人工智能专业课程体系的基础上，对人工智能课程体系进行创新，致力于培养卓越的人工智能算法工程师和研究员。
有如此多的名师辅导，学透 NLP 只需要走好三步。
玩转NLP要走好这三步

在学习本书的内容之前，读者需要具备一些基础知识，包括根本的数学概念和呆板学习的基础知识，如概率论、概率图模子、神经网络等。如果你已经准备好了，那我们继承前进。
本书将 NLP 的知识分为三部分，分别是基础、序列、结构。
第一步：基础
从最基础的自然语言处置惩罚技术入手，讲授了文本规范化、文本表示、文天职类和文本聚类等内容。通过学习这些基础知识，读者可以相识怎样将文本转化为计算机可以明白和处置惩罚的形式，以及怎样对文本进行分类和聚类，为后续的学习打下坚实的基础。
第二步：序列
书中深入探究了自然语言的序列建模技术，包括语言模子、序列到序列模子、预训练语言模子和序列标注等内容。
通过学习这些内容，读者将相识对文本序列进行概率建模的方法。书中还介绍了预训练语言模子将语言模子和序列到序列模子在大量数据上进行预训练，获取通用语言学知识的过程。
这部分内容是本书的重点，涵盖了当前应用最广泛的自然语言处置惩罚技术。读者可以学习到构成大模子的基础技术，包括循环神经网络、注意力机制、Transformer 模子。书中对这些知识点给出了细致的代码阐明，资助读者全盘消化把握。
 

第三步：结构
书中探究了自然语言文字序列背后更为复杂的结构，包括句法结构、语义结构和篇章结构等内容。
学习这些知识，读者可以相识句子中词语之间的连接关系、文本表达含义的结构化表示，以及多个句子怎样组合形成段落和文章，从而更深入地明白和应用自然语言处置惩罚技术。
这部分内容曾经是自然语言处置惩罚的主流技术，也很有可能是未来自然语言处置惩罚的重要发展方向，读者可以在这里探索未来的发展机会。
把这三步走好，读者就摸透了 NLP 技术，可以在工作中大显技艺了。
特色介绍

NLP 的研究方法也许会改变，但是 NLP 的应用市场会更加广阔。学习 NLP 不但要追踪热门技术，也要透彻相识 NLP 发展的来龙去脉，《动手学自然语言处置惩罚》就可以很好地资助读者通盘把握 NLP。
本书最大的特色就是理论与实践紧密结合，提供了大量的配套学习资源。我们来看一下究竟可以获得哪些资源：纸书 + 可以扫码观看的理论视频课 + 配套课件方便讲授 + 课后习题 + 配套代码（可在线运行也可离线运行）+ 配套代码实战课 + 针对高校西席的师资培训计划。
这几乎就是背靠一个强盛的后勤军团，读者根本不用担心学习中会遇到困难，只要将这些资源善加使用，定能啃透 NLP 技术。
如书名中的“动手学”所示，本书给读者提供了极其便利的学习情况，每一章都由一个 Python Notebook 组成， Notebook 中包括概念定义、理论分析、方法讲授和可执行代码。读者可根据自己的需要学习理论，大概动手实践。
 

精彩代码示例

内容如此精深的佳作，自然博得学界、业界各位大佬的一片赞誉之声。
本书深度整合了自然语言处置惩罚的理论精髓与实战聪明，内容讲授深入浅出、代码实例丰富易学，为培养自然语言处置惩罚领域的实战型人才提供了坚实的理论基石与丰富的实战资源，是渴望学习自然语言处置惩罚的读者必备的入门宝典。
——文继荣 中国人民大学高瓴人工智能学院执行院长、信息学院院长
在智能化浪潮下，懂技术、知应用的实战型人工智能人才的重要性日益凸显。本书以深入浅出的理论讲授为基础，辅以清晰明白的代码剖析，资助读者将自然语言处置惩罚的理论与实战领悟贯通，值得广大读者深度研读。
——周明 澜舟科技创始人，ACL 原主席，CCF 原副理事长，微软亚洲研究院原副院长
学习自然语言处置惩罚需要将理论与实战相结合。本书凭借细致的理论论述、可运行的代码实例以及配套的习题与讲授资源，构建了一座连接理论与实战的桥梁。无论是新手还是老手，均可使用本书深化对自然语言处置惩罚的明白并提拔实战本领。
——邱锡鹏 复旦大学计算机科学技术学院教授
本书具有两大亮点。一是以序列和结构为主线来组织自然语言处置惩罚的关键技术。序列、结构和语义是语言文字的3个重要属性，语言文字是离散符号的序列，文本又由带有语义信息的结构组成。二是以指导动手实战为目标，每个章节均提供可执行代码，并加以解读。本书非常适相助为自然语言处置惩罚领域的高校教材，也适相助为工程师的常备工具书。
——李磊 卡内基梅隆大学计算机科学学院助理教授
本书作为一本全面且系统的自然语言处置惩罚教材，深入浅出地讲授了自然语言处置惩罚的根本概念和关键方法，无论是学生还是行业人士，都能够通过本书有效把握自然语言处置惩罚的知识体系并进行动手实战。
——杨笛一 斯坦福大学计算机科学系助理教授
凡是对 NLP 原理和应用有兴趣的读者，包括本科生、研究生、西席、企业研究职员及工程师等，都可以从本书中获得自己想要的知识，助力学习工作得到提拔。
如果读者对 AI 技术还有更广泛的兴趣，也可以将以下几本“动手学”系列好书给学起来。
《动手学深度学习（PyTorch版）》：大神李沐和阿斯顿·张的作品，本书通过经典的 PyTorch 深度学习框架，资助读者把握深度学习的精髓。

《动手学强化学习》《动手学呆板学习》：这两本书都是在俞勇教授的指导下，聚集交大 ACM 班优秀的学者参与编写的，讲透了强化学习与呆板学习的根本概念与关键技术。
 

 

这些书同样提供了丰富的配套资源和友爱的交互式学习情况。大家还等什么，就从《动手学自然语言处置惩罚》开始，通晓 AI 理论与应用，成为新期间的超级个体吧！
粉丝福利

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