从零开始学自然语言处理-十万字长文带你深入学习自然语言处理全流程

### 自然语言处理综述 #### 发展历程与现状 自然语言处理的发展经历了多个历史阶段的演进，不同学派之间相互补充促进，共同推动了这一技术的快速发展[^1]。作为人工智能领域的重要分支，自然语言处理涉及如何使计算机理解和生成人类自然语言的问题[^2]。 #### 技术方法演变 早期的研究主要依赖于基于规则的方法来描述语言的形式特征；然而这种方法对于复杂问题存在局限性，并且需要大量人工定义规则[^3]。随着研究深入和技术进步，出现了更多先进的技术和算法： - **基于统计的方法**：通过大规模语料库自动学习概率分布来进行预测和决策。 - **预训练语言模型**：近年来兴起的一种强大工具，在众多下游任务上取得了显著成果，如语言建模、机器翻译、问答系统等[^4]。 ```python import transformers as trfms from datasets import load_dataset # 加载预训练模型及其对应的分词器 model_name = "bert-base-cased" tokenizer = trfms.BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model = trfms.BertModel.from_pretrained(model_name) def encode_text(text): """ 对输入文本进行编码 """ inputs = tokenizer.encode_plus( text, add_special_tokens=True, max_length=512, padding='max_length', truncation=True, return_attention_mask=True, return_tensors="pt", ) return inputs['input_ids'], inputs['attention_mask'] text_example = "这是一个用于展示BERT使用的例子。" encoded_input, attention_mask = encode_text(text_example) outputs = model(encoded_input, attention_mask=attention_mask)[0] print(outputs.shape) # 输出最后一层隐藏状态张量大小 ``` 此代码片段展示了如何利用Hugging Face提供的`transformers`库加载并使用预训练好的BERT模型对一段中文文本进行编码表示。