词向量与语言模型技术文章大纲
引言
- 概述词向量与语言模型在现代自然语言处理（NLP）中的核心地位
- 简要说明两者如何推动文本理解、生成和翻译等任务的发展
词向量基础
- 词向量的定义与核心思想：将词语映射为连续向量空间中的点
- 经典模型介绍：Word2Vec（Skip-gram与CBOW）、GloVe
- 词向量的特性：语义相似性、向量运算（如“国王 - 男 + 女 ≈ 女王”）
语言模型基础
- 语言模型的目标：计算序列概率或生成连贯文本
- 传统方法：n-gram模型及其局限性
- 神经网络语言模型（NNLM）的兴起
词向量与语言模型的融合
- 预训练词向量在语言模型中的应用（如LSTM、GRU的输入表示）
- 动态词向量（上下文相关表示）的突破：ELMo模型
预训练语言模型革命
- Transformer架构的核心机制：自注意力与位置编码
- BERT：双向上下文建模与掩码语言模型（MLM）任务
- GPT系列：自回归生成与零样本/小样本学习能力
前沿技术与挑战
- 多模态词向量（如CLIP）与跨语言模型（如mBERT）
- 超大模型的能耗与部署问题
- 偏见与安全性的伦理讨论
应用场景
- 搜索引擎与推荐系统的语义匹配
- 机器翻译与对话系统的生成优化
- 金融、医疗等领域的垂直模型微调
总结与展望
- 词向量与语言模型的技术演进脉络
- 未来方向：轻量化、可解释性与通用人工智能（AGI）的关联
