NLP是什么？一文带你搞懂自然语言处理（NLP）看这篇就够了！

摘要：自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，旨在让机器理解并处理人类语言，涵盖机器翻译、情感分析、问答系统等任务。传统方法依赖RNN和CNN，但2018年BERT模型的推出革新了NLP领域，通过预训练和微调实现高效迁移学习。Transformer架构的引入进一步提升了模型性能。当前，AI大模型发展迅猛，国内超10亿参数模型已超百个，行业人才缺口巨大。学习AI大模型需系统规划，但丰富的资源为

程序员朱鹏

874人浏览 · 2025-10-11 10:06:25

程序员朱鹏 · 2025-10-11 10:06:25 发布

自然语言处理(NaturalLanguage Processing，NLP)是人工智能的一大分支领域，其主要目的是让机器理解人类的语言文字，从而执行一系列任务。

通常来说，语音识别、文本生成、情感分析、知识图谱、机器翻译、问答系统、聊天机器人等都是常见的自然语言处理任务。

如果继续划分下去，自然语言处理还可被细分为自然语言理解(Natural Language Understanding，NLU)和自然语言生成(Natural Language Generation, NLG )

相比计算机视觉相关的任务，自然语言处理任务难度更高。与图片和视频相比，语言文字受到方言、表达方式、歧义等多种因素的影响，更不用说，很多文字并非字面意思，需要联系上下文来理解其更加深层次的含义。

举个自然语言处理领域的经典例子，“南京市长江大桥”这句话就可以有两种断句方式，一种是“南京市”和“长江大桥”;另一种则是“南京市长”和“江大桥"。

当模型没有联系上下文时，很难判断这句话的真实意图是什么。此外，像“C罗梅开二度”这句话，对模型来说，更是难上加难，因为它既不知道C罗是谁，更不知道“梅开二度”在足球中是什么含义。

在2019年之前，自然语言处理使用的技术主要是循环神经网络(Recurent Neural Network，RNN)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)等特征抽取器。

最近两年，大家都可以看到AI的发展有多快，我国超10亿参数的大模型，在短短一年之内，已经超过了100个，现在还在不断的发掘中，时代在瞬息万变，我们又为何不给自己多一个选择，多一个出路，多一个可能呢？

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卷积神经网络主要由卷积层、池化层和全连接层组成。如图3-6所示：

其中，卷积层用来提取图像中的特征，随着卷积层不断加深，提取的特征范围也在加大，相当于人眼从局部开始逐步看到整体：池化层则是用来降维，大幅度降低参数的量级。

从而简化网络：全连接层就是普通的神经网络层，池化层的输出就是全连接层的输入，全连接层的输出就是卷积神经网络整体的输出结果。

看到这里，你很可能会有疑问，卷积神经网络不是应用在图像领域吗?和自然语言处理有什么关系呢?

其实在大部分情况下，文本数据和图像数据一样，都会被处理后转化为矩阵的形式作为模型的输入，此时对于卷积神经网络，数据本身是图像、文字或语音，又有什么区别呢?

相比卷积神经网络来说，循环神经网络最大的特性就是对于序列数据的处理非常有效，能挖掘出数据中的时序信息及语义信息，天然适合处理文本和语音数据。

从图3-7所示的循环神经网络示意图中可以看到，输入数据(绿色部分)之间是有前后关联的，在处理数据的时候每一个隐藏层的神经元(蓝色部分)都会接收从上一个时刻传来的历史信息，这也就意味着循环神经网络拥有了像人类一样的记忆能力，这是一个重要的突破!

介绍完卷积神经网络和循环神经网络后，补充说明一下，上面之所以说“在2019年之前”，是因为在2018年尾BERT(其全称是Bidirectinal Encoder Representation fromTransformer，是一种用于语言表征的预训练模型)模型的横空出世，彻底改变了自然语言处理的范式。