自然语言处理预训练技术发展历程、BERT改进模型及应用的综述

自然语言处理预训练技术综述 陈德光^1； 马金林^1,3； 马自萍^2； 周洁^1 1. 北方民族大学 计算机科学与工程学院，银川 750021 2. 北方民族大学 数学与信息科学学院，银川 750021 3. 图像图形智能处理国家民委重点实验室，银川 750021 通信作者 E-mail: 624160@163.com 摘要： 自然语言处理预训练技术在近年来取得了显著的发展和应用。然而，目前已发表的技术综述大多数只关注神经网络预训练技术，或者只简单介绍了传统预训练技术，缺乏对自然语言预训练发展历程的完整描述与对比。为弥补这一缺陷，本文以自然语言预训练技术的发展历程为主线，从不同角度对其进行综述与分析。 首先，基于预训练技术的更新路线，介绍传统自然语言预训练技术与神经网络预训练技术，并对它们的技术特点进行分析和比较。通过对比分析，总结出自然语言处理技术的发展脉络和趋势，为后续的研究工作提供指导。 其次，重点介绍了基于BERT的改进型自然语言处理模型。对这些模型从预训练机制、优缺点、性能等方面进行总结和评估。通过对这些模型的介绍和比较，为科研工作者提供了更全面的了解和选择。 再者，对自然语言处理的主要应用领域进行了介绍，并阐述了自然语言处理当前面临的挑战和相应的解决办法。这些应用领域包括机器翻译、文本分类、情感分析等。对于每个应用领域，我们探讨了其研究现状和存在的问题，并提出了相应的解决方案。 最后，对本文的工作进行了总结，并对自然语言处理的未来发展方向进行了预测。我们认为，未来的重点将在于模型的效率和可解释性上，以及如何更好地将预训练技术与其他技术结合起来，实现更加高效和准确的自然语言处理。 通过本文的综述，我们希望能够帮助科研工作者更全面地了解自然语言预训练技术的发展历程，并为他们在相关领域的研究提供参考和指导。同时，我们也期望能够推动自然语言处理技术的进一步发展和应用。