在社会科学领域，关系网络挖掘、社交媒体计算、人文计算等，国内一些***的大学实验室，如清华的自然语言处理与社会人文计算实验室、哈工大的社会计算与信息检索研究中心均冠有社会计算的关键词。在金融领域，单A股就有300多家上市公司，这些公司每年都有年报、半年报、一季报、三季报等等，加上瞬息万变的金融新闻，金融界的文本数量是海量的。在法律领域，中国裁判文书网上就有几千万公开的裁判文书，此外还有丰富的流程数据、文献数据、法律条文等，且文本相对规范。明确需求：根据业务场景（如电商、金融）选择功能侧重。肥西定做智能客服服务热线
针对这一问题，文献提出了基于图卷积神经网络（graph convolutional neuralnetwork，GCN）的文本分类方法，在图上对局部结构进行建模，提取节点依赖关系，更好地捕捉文本信息，成功地将卷积神经网络应用到了图结构上 [8]。长期以来, 自然语言处理任务主要采用监督学习范式, 即针对特定任务, 给定监督数据, 设计统计学习模型, 通过**小化损失函数来学习模型参数, 并在新数据上进行模型推断。随着深度神经网络的兴起, 传统的统计机器学习模型逐渐被神经网络模型所替代, 但仍然遵循监督学习的范式 [11]。瑶海区上门安装智能客服24小时服务多语言支持：跨语言场景下语义理解难度增加。
知识图谱的构建：知识图谱是自然语言处理技术的重要基础之一，它可以为计算机提供丰富的背景知识和语义信息。然而，如何构建高质量的知识图谱仍是一个待解决的问题。消歧和模糊性：词语和句子在不同情况下的运用往往具备多个含义,很容易产生模糊的概念或者是不同的想法，例如高山流水这个词具备多重含义，既可以表示自然环境,也能表达两者间的关系，甚至是形容乐曲的美妙,所以自然语言处理需要根据前后的内容进行界定,从中消除歧义和模糊性，表达出真正的意义 [6]。
2020 年 5 月Open AI 发布的较早千亿参数 GPT-3 (generative pre-trained transformer 3) 模型初步展示了生成式模型的强大功能, 其具备流畅的文本生成能力, 能够撰写新闻稿, 模仿人类叙事, 创作诗歌, 初步验证了通过海量数据和大量参数训练出来的大模型能够迁移到其他类型的任务。然而, 直到 ChatGPT 的出现, 学术界才意识到大模型对于传统自然语言处理任务范式的潜在颠覆性 [11]。ChatGPT 等大型语言模型, 对文本分类、结构分析、语义分析、信息提取、知识图谱、情感计算、文本生成、自动文摘、机器翻译、对话系统、信息检索和自动**各种**的自然语言理解和生成任务均产生了巨大的冲击和影响。评估技术能力：考察NLP准确率、多语言支持、知识库更新频率。
神经网络自然语言处理神经网络自然语言处理(2010s至2024年)：深度学习开始在语音和图像发挥威力。近来的研究更加聚焦于非监督式学习和半监督学习的算法。这种算法，能够从没有人工注解理想答案的资料里学习。2011年以来，深度学习技巧纷纷出炉 在自然语言处理方面获得**前列的成果，例如语言模型、语法分析等等。2016年，AlphaGo打败李世石；2017年Transformer模型诞生；2018年BERT模型推出，提出了预训练的方法。自2014年以来，人们尝试直接通过深度学习建模，进行端对端的训练。目前已在机器翻译、**、阅读理解等领域取得了进展，出现了深度学习的热潮 [5]。处理订单查询、退换货、促销活动咨询，提升转化率与复购率。长丰本地智能客服24小时服务
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通过指令遵循和上下文学习从大模型有效提取信息, 通过思维链提升问题拆解和推理能力,通过基于人类反馈的强化学习实现和人类意图对齐等 [11]。长期以来, 自然语言处理分为自然语言理解和自然语言生成两个领域, 每个领域各有多种**任务, 每种任务又可根据任务形式、目标、数据等进一步细分, 今后在各种应用任务的主流架构和范式逐渐统一的情况下, 有望进一步得到整合, 以增强自然语言处理模型的通用性, 减少重复性工作。另一方面, 基于大模型的强大基座能力, 针对具体任务进行按需适配、数据增强、个性化、拟人交互, 可进一步拓展自然语言处理的应用场景, 为各行各业提供更好的服务 [11]。肥西定做智能客服服务热线
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