摘要
随着人工智能(AI)技术的快速发展,自然语言处理(NLP)作为其核心应用之一,正在深刻影响多个行业。本研究探讨了AI与NLP的融合应用,重点分析了深度学习、强化学习及预训练模型在NLP中的重要作用。回顾了人工智能的发展历程与主要技术,包括机器学习、深度学习、强化学习等。分析了深度学习在文本分类、情感分析和机器翻译中的应用,特别是卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和Transformer架构。讨论了强化学习在对话系统和文本生成中的应用,展示了其优化文本生成质量的优势。结合预训练模型和迁移学习,阐述了如何利用BERT和GPT模型提升NLP任务的表现,特别是在低资源语言处理中的应用。研究表明,AI与NLP的融合正推动着自然语言处理技术的进步,未来有望进一步提升机器理解和生成自然语言的能力。
出处
《智慧中国》
2025年第4期74-75,共2页
Wisdom China
