目录
1 引言
2 NLP基础与词表示
2.1 自然语言的特点与处理的基本问题
2.2 分布假设与词向量
2.3 语言模型与概率框架
3 词嵌入技术的发展
3.1 Word2Vec模型
3.2 GloVe模型
3.3 FastText与子词信息
3.4 上下文词嵌入与ELMo
4 Transformer架构与预训练模型
4.1 Transformer的核心机制
4.2 BERT模型与双向编码
4.3 GPT与自回归语言建模
5 自然语言处理核心任务
5.1 文本分类
5.2 序列标注
5.3 机器翻译
5.4 文本生成与自动摘要
6 大语言模型与涌现能力
6.1 大语言模型的涌现能力
6.2 指令微调与人工反馈强化学习
6.3 长上下文处理与位置编码改进
7 Python生态与工具库
7.1 深度学习框架
7.2 NLP工具库与处理流程
8 模型训练与优化
8.1 分布式训练与并行策略
8.2 模型压缩技术
8.3 参数高效微调
9 模型评估与基准测试
9.1 评估指标体系
9.2 标准基准与排行榜
10 关键应用与实现
10.1 情感分析系统
10.2 命名实体识别系统
10.3 问答系统架构
10.4 对话系统开发
11 未来发展方向与挑战
11.1 多模态融合
11.2 长文本处理与高效架构
11.3 可解释性与可信赖性
参考文献
1 引言
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学与人工智能的重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类的自然语言[1]。经过数十年的发展，NLP已经从基于规则的方法演进到统计方法，再到深度学习方法。2017年，Vaswani等人提出的Transformer架构[2]彻底改变了NLP领域的格局。这个完全基于注意力机制的模型摒弃了循环神经网络和卷积神经网络，实现了高效的并行训练。
在Transformer成功的基础上，2018年Google的Devlin等人发布了BERT模型[3]，通过双向预训练和微调范式，在11项NLP任务上取得了当时的最优成绩。BERT的出现标志着预训练语言模型时代的真正来临。随后的GPT系列[4]进一步证明了通过大规模预训练能够获得强大的通用语言能力。
当前，Python已经成为NLP开发的首选编程语言，拥有完整的工具链生态。PyTorch、TensorFlow等深度学习框架提供了灵活的神经网络建模工具，而Hugging Face Transformers库则让预训练模型的使用变得极为便捷。
本文章对NLP的核心理论、关键技术和重要模型进行系统总结，重点关注在Python生态中的应用和实现。
