前端工程师如何快速使用一个NLP模型

前端工程师如何快速使用一个NLP模型本站　　它是一种反向词典，其最大的用处在于解决舌尖现象（Tip of the tongue），即话到嘴边说不出来的问题

　　它是一种反向词典，其最大的用处在于解决舌尖现象（Tip of the tongue），即话到嘴边说不出来的问题。

　　如果分词后，有多个词语，则对每个词语进行一个bert编码分解成一个个token，采用 多通道反向词典语言模型 进行相关性分数计算，返将得分 前n个 的token，最后根据词典，将token反查得到对应中文

　　单看完一个模型，对于NLP整个的发展有哪些故事，以及现状大家都在研究什么方向，还是没有清晰认识。下面说下 NLP 的发展历程 和现状，方便我们对 NLP有个简单的全局认识

　　研究人员们认为自然语言处理的过程和人类学习认知一门语言的过程是类似的，基于这个理论，定义了大量规则，但因规则的局限性，只能解决一些简单问题

　　随着技术发展 和 语料库丰富，基于统计的方案逐渐代替了基于规则的方法，nlp由经验主义向理性主义过渡，开始从实验室走向实际应用

　　在图像识别和语音识别领域的成果激励下，人们也逐渐开始引入深度学习来做自然语言处理研究，由最初的词向量到2013年的word2vec，将深度学习与自然语言处理的结合推向了，并在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功

　　2017年谷歌提出了Transformer架构模型，2018年底，基于Transformer架构，谷歌推出了bert模型，bert模型一诞生，便在各大11项NLP基础任务中展现出了卓越的性能（一个排名榜单[3]），现在很多模型都是基于或参考Bert模型进行改造

　　A1：现在已经有一个很成熟的社区整合了大量的模型，我们可以拿来即用，它就是 HuggingFace（当然github自己搜也行，但比较零散）

　　该公司主要是提供nlp服务，同时它提供了一个很