在过去的几十年里，人工智能（AI）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的进展。自然语言处理是计算机科学和语言学的交叉学科，旨在使计算机能够理解、解释和生成自然语言。随着深度学习技术的发展，NLP的应用范围不断扩大，从简单的文本分析到复杂的对话系统，AI正在改变我们与计算机互动的方式。

总的来说，AI在自然语言处理领域的进步不仅促进了科学技术的发展，也深刻影响了我们与计算机的互动方式。随着深度学习、预训练模型和多模态学习的持续发展，NLP的应用领域将不断扩展，未来将为社会经济的发展带来更多机遇。在这个信息化、智能化的时代，理解和应用这些技术，无疑是推动人类进步的重要一步。 返回搜狐，查看更多 ...

Graph-Bert 将原始图采样为多个子图 ... 做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现呢？即 实现 One model for ALL tasks？ Flan-T5 介绍：这里的Flan 指的是（Instruction finetuning ），即"基于指令的微调"；T5是2019年Google发布的一个语言模型了。注意这里的语言 ...

#bert-pretrained-chinese文件中bert中文与训练模型太大，上传不进来，需要的朋友去https://huggingface.co/bert-base-chinese下载pytorch_model.bin ...

2. 神经网络的突破（2013 年 – 2014 年） 循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）开始应用于 NLP 任务。这些网络能够捕捉文本数据中的序列特征和局部依赖关系。 3. 预训练语言模型的兴起（2018 年前后） BERT、GPT、XLNet 等预训练语言 ...