原标题：超强NLP思维导图，知识点全面覆盖：从基础概念到最佳模型，萌新成长必备资源

以下是超强NLP思维导图涵盖的知识点，从基础概念到最佳模型，为萌新提供成长必备资源：

一、基础概念

• NLP定义：让计算机理解、解释和生成人类语言的技术，是人工智能领域活跃且重要的研究方向，结合计算机科学、人工智能、语言学和心理学等多学科知识，旨在打破人类语言和计算机语言间的障碍，实现无缝交流互动。

• 核心任务：

• 自然语言理解（NLU）：使计算机理解自然语言文本的意义，经历了基于规则、基于统计和基于深度学习（如Transformer是目前“最先进”的方法，BERT和GPT - 2都是基于Transformer的）的三次迭代。

• 自然语言生成（NLG）：以自然语言文本来表达给定的意图、思想等，有内容确定、文本结构、句子聚合、语法化、参考表达式生成、语言实现六个步骤。

二、处理层面

• 词法分析：包括汉语的分词和词性标注。分词是将输入的文本切分为单独的词语；词性标注是为每一个词赋予一个类别，如名词、动词、形容词等。

• 句法分析：以句子为单位进行分析以得到句子的句法结构，主流方法有短语结构句法体系、依存结构句法体系、深层文法句法分析。

• 语义分析：最终目的是理解句子表达的真实语义，语义角色标注是目前比较成熟的浅层语义分析技术，通常在句法分析的基础上完成。

三、主要流程

• 传统机器学习的NLP流程：预处理（收集语料库、文本清洗、分割成单个的单词文本、删除不相关的单词、将所有字符转换为小写、考虑词性还原等）、特征提取（词袋设计、Embedding、特征分类器）。

• 深度学习的NLP流程：预处理、设计模型、模型训练。

四、关键技术

• 文本预处理：

• 中文分词：将连续的中文文本切分成有意义的词汇序列，方法有经典的基于词典及人工规则（适应性不强，速度快，成本低）、现代的基于统计和机器学习（适应性强，速度较慢，成本较高）。

• 子词切分：将词汇进一步分解为更小的单位，即子词，常见方法有Byte Pair Encoding (BPE)、WordPiece、Unigram、SentencePiece等。

• 词性标注：为文本中的每个单词分配一个词性标签，如名词、动词、形容词等。

• 去除停用词：去掉常见的、无实际意义的词（如“是”“的”）。

• 词形还原/词干提取：将词语还原为基本形式（如“running”还原为“run”）。

• 特征工程：将文本数据转换为适合机器学习模型使用的数值表示的过程。

• 词袋模型：一种简化的表示方法，将文本表示为词的出现频率，忽略词序。

• N - gram：通过考虑连续的N个词（如二元组、三元组等）来捕捉词序信息。

• TF - IDF：一种统计方法，用于评估一个词对文档的重要性。

• 词嵌入：使用模型（如Word2Vec、GloVe）将词转换为向量表示，捕捉词之间的语义关系。

五、核心任务

• 中文分词：是中文文本处理的首要步骤，由于中文语言特点，词与词之间没有明显分隔，需将连续的中文文本切分成有意义的词汇序列。

• 文本分类：将给定的文本自动分配到一个或多个预定义的类别中，广泛应用于情感分析、垃圾邮件检测、新闻分类、主题识别等场景。

• 实体识别：自动识别文本中具有特定意义的实体，并将它们分类为预定义的类别，如人名、地点、组织、日期、时间等，对信息提取、知识图谱构建、问答系统、内容推荐等应用很重要。

• 关系抽取：从文本中识别实体之间的语义关系，如因果关系、拥有关系、亲属关系、地理位置关系等，对理解文本内容、构建知识图谱、提升机器理解语言的能力等方面具有重要意义。

• 文本摘要：生成一段简洁准确的摘要，来概括原文的主要内容，分为抽取式摘要和生成式摘要。

• 机器翻译：使用计算机程序将一种自然语言（源语言）自动翻译成另一种自然语言（目标语言）的过程，不仅涉及词汇的直接转换，更重要的是要准确传达源语言文本的语义、风格和文化背景等。

• 自动问答：使计算机能够理解自然语言提出的问题，并根据给定的数据源自动提供准确的答案，模拟了人类理解和回答问题的能力，涵盖了从简单的事实查询到复杂的推理和解释，大致可分为检索式问答、知识库问答和社区问答。

六、经典模型

• BERT模型：由谷歌在2018年研究发布，采用独特的神经网络架构Transformer进行语言理解，适用于语音识别、文本到语音以及序列到序列的任何任务，能有效应对11个NLP任务。

• GPT - 2模型：OpenAI于2019年2月发布的开源模型，同年11月发布完整版本，在文本翻译、QA问答、文章总结、文本生成等NLP任务上可以达到人类的水平，但生成长文章时，会变得重复或无意义。

• GPT - 3模型：由OpenAI于2020年发布，是一个自回归语言模型，使用深度学习来生成类似人类的文本，在零样本和小样本学习任务上表现出了强大的学习能力。

• RoBERTa模型：由Meta AI在2019年7月份发布，基于BERT模型优化得到，通过学习和预测故意掩膜的文本部分，在BERT的语言掩蔽策略上建立它的语言模型，并使用更大的小批量和学习率进行训练。

• ALBERT模型：由谷歌在2020年初发布，是BERT模型的精简版本，主要用于解决模型规模增加导致训练时间变慢的问题，采用了因子嵌入和跨层参数共享两种参数简化方法。

• XLNet模型：CMU和Google Brain团队在2019年6月份发布的模型，是一种通用的自回归预训练方法，在20个任务上超过了BERT的表现，并在18个任务上取得了当前最佳效果。

• T5模型：Google在2020年7月份发布的一款强大的统一模型，将所有NLP任务都转化成文本到文本任务，方便评估不同模型结构、预训练目标函数、无标签数据集等的影响。

• ELECTRA模型：借鉴了对抗网络的思想，共训练两个神经网络模型（生成器和判别器），采用联合训练的方法，以1/4的算力就达到了RoBERTa的效果。

• DeBERTa模型：微软在2021年初发布，使用了两种新技术（注意力解耦机制、增强的掩码解码器）改进了BERT和RoBERTa模型，同时还引入了一种新的微调方法（虚拟对抗训练方法）以提高模型的泛化能力。

• StructBERT模型：由阿里巴巴达摩院2019年提出的NLP预训练模型，基于BERT模型的改进，增加了两个预训练任务和目标，可以最大限度地利用单词和句子的顺序，分别在单词和句子级别利用语言结构。