深层解析深度学习
1. NLP历史与现状
- NLP早期：以监督学习为主，存在领域落地的知识瓶颈。
- NLP现状：突破瓶颈的关键在于预训练模型和下游NLP解析器的应用。
- DEEPPARSING：作为符号NLP的重要工具，能够解析复杂的语言结构。
2. 符号与神经的融合
- 符号模型：通过结构表示非结构化符号（如语言），适用于端到端的符号处理。
- 神经模型：通过向量空间进行处理，弥补了符号模型在冷启动和可解释性方面的不足。
- 融合趋势：两者各有优势，未来可能继续互补发展。
3. 低代码开发与NLP
- 低代码平台：促进NLP工具的开发与应用，提升效率。
- 数据科学与工程：数据成为核心，催生新的数据科学家角色。
- 案例分析：金融领域的低代码应用，展示了其在复杂数据分析中的强大能力。
4. 半自动符号NLP
- 设计哲学：结合符号与神经网络的优势，实现更高效的NLP处理。
- 应用场景：在金融等领域中应用广泛，包括关系抽取和词节点泛化路径。
- 优点：灵活性强，能够快速适应新领域的需求。
- 缺点：仍需进一步优化，提高准确性和效率。
总结
该研报详细探讨了NLP的发展历程、当前技术挑战及未来趋势。重点突出了预训练模型和低代码开发的重要性，并展示了半自动符号NLP在实际应用中的潜力和局限。
