描述自然语言处理 (NLP) 的新发展.
自然语言处理 (NLP) 的一个新发展是基于变压器的模型的出现,例如BERT (双向编码器代表从变压器) 和GPT-3 (生成预训练变压器3).这些模型通过允许更准确和更复杂的语言生成和理解来显著推进了NLP领域.传统的NLP方法使用静态,预定义的特征来表示单词,短语或句子.然而,基于变压器的模型可以学习可以根据一个词的含义捕捉的语境表示.这大大提高了这些模型产生类似人类的语言的能力,并准确地理解问题和陈述.这些模型的一个优势是能够预训练大量数据,然后为特定任务如NLP进行精细调整.这使得基于变压器的模型能够在现有的领域进行相对较少的改进,并对各种特定数据进行了非常高效的应用.