自然语言处理中的变形金刚

自然语言处理 (NLP) 中的 Transformer 是一种神经网络架构，它彻底改变了机器学习领域。 “transformer”一词于 2017 年由谷歌研究人员首次用于语言处理，此后在自然语言处理中的普及和应用激增。 Transformer 是基于自我关注机制的深度学习模型，使计算机能够理解自然语言的结构。

在传统的语言处理中，考虑了单词的顺序，但没有关注每个单词的上下文。使用 Transformer，模型可以在更广泛的上下文中学习单词之间的关系，而不是寻找一组固定的相关单词。通过允许机器处理句子中更大的单词集，模型可以理解文本中更广泛的语义。

Transformer 模型变得流行，因为它们需要更少的数据来达到合理的精度。事实上，最先进的 Transformer 模型能够处理比传统语言处理模型更复杂的任务，例如文本摘要和抽象对话。

Transformer 模型提供了一种更高效、更有效的自然语言编码和解码方式，从而在 NLP 领域取得了巨大进步。这种进步可以在许多应用中看到，例如情感分析、问答、机器翻译和语音识别。 Transformer 模型在 NLP 中的使用给该领域带来了巨大的福音，其应用范围不断扩大。