自然语言处理NLP四范式

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• 本文原创作者：谷哥的小弟
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NLP四范式概述

自然语言处理（NLP）的四范式是NLP领域发展历程中的重要里程碑，它们代表了NLP技术从传统方法到现代深度学习技术的转变。第一范式是非神经网络时代的完全监督学习，它依赖于人工设计的特征和规则，需要大量的人力资源和专业知识。第二范式则是基于神经网络的完全监督学习，它利用神经网络模型自动从数据中学习特征表示，显著提高了模型的性能和泛化能力。第三范式是预训练加精调的范式，它先在大的无监督数据集上进行预训练，然后在下游任务的特定数据集上进行微调，降低了对标注数据的需求。第四范式则是预训练加提示加预测的范式，它通过设计合适的模板来重构下游任务，实现few-shot甚至zero-shot学习，进一步减少了对标注数据的依赖。

自然语言处理（NLP）的四范式是NLP领域发展历程中的重要里程碑，它们代表了NLP技术从传统方法到现代深度学习技术的转变。以下是对NLP四范式的详细回答，包括其定义、特点、应用场景以及具体例子和解释。

一、第一范式：非神经网络时代的完全监督学习（特征工程）

第一范式指的是引入神经网络之前NLP领域的处理方法。在这一阶段，NLP任务主要通过提取自然语言语料库中的特征，并利用特定的规则或数学、统计学模