深度学习驱动的自然语言处理范式转移：成就与前景

随着深度学习时代的来临，自然语言处理（NLP）领域的发展呈现出显著的范式转变趋势。传统的NLP任务建模往往倾向于两种主要范式：序列标注和分类。序列标注范式广泛应用于诸如词性标注(POS-tagging)、命名实体识别(NER)和依存句法分析(Chunking)等任务中，通过逐个单元进行预测并标记，捕捉输入序列中的局部结构信息。另一方面，分类范式则用于诸如情感分析这类任务，通过对输入文本的整体或局部特征进行判断，确定其情感倾向。 近年来，预训练语言模型的快速发展推动了NLP范式转移的兴起。越来越多的研究者发现，通过重新定义或整合任务，将一个任务转化为另一个任务，可以极大地提升模型性能。这种范式转变的现象不仅体现在任务解决策略上，而且展现出对多任务处理的强大潜力。例如，一些研究者已经实现了单一模型同时处理多种NLP任务，如问答系统、文本分类和翻译等，这不仅简化了模型设计，还提高了效率。 本文深入探讨了近年来NLP领域的范式转移现象，包括但不限于Transformer架构的广泛应用、基于自监督学习的预训练方法（如BERT和GPT系列）对传统任务模型的优化，以及跨模态学习和多任务学习的融合。作者复旦大学的Tianxiang Sun、Xiangyang Liu、Xipeng Qiu和Xuanjing Huang等人从理论框架、方法论、成功案例和未来挑战等方面进行了全面的梳理和总结。 值得注意的是，尽管范式转移带来了显著的进步，但也伴随着一些潜在的问题，如迁移学习的有效性和泛化能力、如何确保模型的解释性和可解释性，以及如何平衡模型复杂度与实际应用中的资源消耗。因此，研究人员正积极探索更高效、更灵活的范式转换策略，以应对不断增长的NLP需求和挑战。 本综述论文为我们提供了关于当前NLP范式转变的深入理解，为后续研究者和实践者提供了宝贵的参考，同时也揭示了这个领域在未来可能的新发展方向。