模型架构选择：从传统NLP到Transformer

模型架构选择：从传统NLP到Transformer

关键词：自然语言处理(NLP), 模型架构, 传统NLP, Transformer, RNN, CNN, 预训练模型

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

自然语言处理（NLP）是人工智能的重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。随着互联网的发展和数据量的激增，NLP技术在文本分类、机器翻译、情感分析、问答系统等多个领域得到了广泛应用。然而，NLP任务的复杂性和多样性对模型架构提出了巨大挑战。

传统的NLP模型架构，如基于规则的方法、统计模型、词袋模型等，虽然在早期取得了一定的成果，但随着数据规模和任务复杂度的增加，这些方法逐渐暴露出其局限性。为了应对这些挑战，研究人员不断探索新的模型架构，从传统的RNN、CNN，到近年来备受瞩目的Transformer模型，NLP模型架构经历了显著的演进和变革。

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