AI大模型提示工程 ④：自然语言处理与生成的全面指南

在当前的人工智能领域，自然语言处理（NLP）已成为推动技术进步的关键领域之一。随着大模型（如GPT-4）的出现，我们看到了NLP在理解和生成自然语言方面的巨大进步。本篇博客将介绍AI大模型提示工程第四部分，重点探讨自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG），以及如何使用提示词和大模型实现这两项技术。

什么是自然语言处理（NLP）？

自然语言处理（NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，涉及机器与人类语言的互动。NLP的目标是让计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP应用广泛，包括文本分析、情感分析、机器翻译、语音识别等。

NLP的关键任务

1. 文本预处理：

   • 分词：将文本划分为独立的词语或短语。
   • 去除停用词：删除对文本分析无关紧要的常用词（如"的"，"了"）。
   • 词形还原：将词语还原到其基本形式（如动词的词根）。

2. 特征提取：

   • 词袋模型（BoW）：将文本表示为词频向量。
   • TF-IDF：衡量词语在文档中的重要性。
   • 词嵌入（Word Embeddings）：将词语表示为稠密向量，捕捉语义信息