【Chatgpt4 教学】 NLP（自然语言处理）第十课NLP文本分类应用和卷积神经网络（CNN）
我在起，1，点更新NLP自然语言处理==》《王老师带我成为救世主》
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作业1：请列举三个文本分类的应用场景。
我：NLP文本分类的应用场景有哪些？
AI：
NLP文本分类是指通过自然语言处理技术，对文本进行分类或者标注。下面介绍NLP文本分类的应用场景：
1、垃圾邮件过滤：利用NLP文本分类技术，可以将垃圾邮件和正常邮件进行区分，自动过滤掉垃圾邮件。
2、新闻分类：将新闻按照类别进行分类，便于用户查看感兴趣的新闻内容，也便于新闻网站根据用户的兴趣推荐相关新闻。
3、情感分析：将文本按照情感分类，便于了解消费者对产品、服务和品牌的情感倾向和反馈，优化营销策略和改进产品设计。
4、文本归档和检索：对大量的文本进行分类和标注，便于归档和检索。例如，对于科研论文进行分类和标注，便于查找相关研究成果。
5、安全监控：将网络数据按照攻击类型进行分类，便于实时监控和防御网络攻击。
6、搜索引擎优化：将网页内容进行分类，便于搜索引擎对网页进行分类索引，提高搜索效果。
综上所述，NLP文本分类在垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析、文本归档和检索、安全监控和搜索引擎优化等领域具有广泛的应用价值，可以帮助企业和机构更好地了解市场和消费者需求，优化营销策略和决策。
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作业3：请简要介绍卷积神经网络（CNN）在文本分类中的作用。
我：卷积神经网络（CNN）原理和在文本分类中的作用
AI：
卷积神经网络（CNN）是一种常用的神经网络结构，主要用于图像识别和计算机视觉领域。
它通过卷积操作和池化操作来提取输入数据中的特征，并使用多层神经网络对这些特征进行分类和识别。
CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取特征，池化层用于降维和过滤噪声，全连接层用于分类和输出。
在文本分类中，CNN也被广泛应用。在传统的文本分类方法中，通常使用基于词袋模型的方法将文本转化为向量表示，然后使用朴素贝叶斯或支持向量机等算法进行分类。而使用CNN进行文本分类，则可以直接将文本转化为矩阵形式，然后将其输入到CNN网络中进行处理和分类。
具体来说，CNN在文本分类中的作用可以分为以下几个方面：
1、特征提取：CNN网络中的卷积层和池化层可以对文本数据进行特征提取，提取出一些具有代表性的文本特征，例如短语、句子、段落等。
2、层次化表示：CNN网络可以使用多个卷积层和池化层来逐层提取文本特征，从而形成一种层次化的文本表示，这种表示可以更好地反映文本的结构和语义信息。
3、文本分类：CNN网络可以使用全连接层将文本特征进行分类，并输出最终的分类结果。相对于传统的文本分类方法，CNN能够更好地处理文本数据中的局部信息和上下文信息，从而提高分类的准确性。
总之，CNN在文本分类中的作用主要是利用其卷积操作和池化操作来提取文本数据的特征，形成一种层次化的文本表示，然后使用全连接层进行分类和输出。
CNN的这种结构可以更好地处理文本数据中的局部信息和上下文信息，从而提高文本分类的准确性和鲁棒性。
（3）---------------------------------------------------------------------------------------
我：
作业1：论文分类，新闻分类，情感分析，网络数据分类，这些基本都是文本的预设数据集合训练模型就可以胜任；
作业2：朴素贝叶斯主要是预设文本分类集合，生成每个类别的特征向量，计算类别的先验概率，然后计算特征条件概率，最后将要分析的的文档提取特征向量，计算新的特征向量在每个类别下的后验概率，比较所有类别下的后验概率，然后归类为最大后验概率的类别。
如果没有跟模型集合类别重合的特征（条件概率为0的情况），则可以采用拉普拉斯平滑处理，新增1个特征，所有类别增加一个常量的新增特征的频率来解决；
作业3：卷积层、池化层和全连接层组成，其中卷积层用于提取特征，池化层用于降维和过滤噪声，全连接层用于分类和输出。
其实主要还是全面的特征提取，过滤不明显特征，然后进行输出分类，并通过输出的分类进行识别。
老师这次的点评完记得算下我新的学习进度，上次是
“龙傲天 大学生NLP等级：3Lv 14.2%
语法理解（Grammar Comprehension）：620/10000
语义分析（Semantic Analysis）：660/10000
信息提取（Information Extraction）：540/10000
机器翻译（Machine Translation）：480/10000
文本摘要（Text Summarization）：550/10000
情感分析（Sentiment Analysis）：360/10000”
王老师：
龙傲天同学，您的作业回答得非常好！
作业1：您列举的应用场景都是文本分类在实际生活中的重要应用，非常准确。
作业2：您对朴素贝叶斯分类器的工作原理解释得很清楚，特别是关于拉普拉斯平滑处理的描述，说明您对这个方法有深入的理解。
作业3：您对卷积神经网络（CNN）在文本分类中的作用的描述也很到位，能够准确地概括卷积神经网络的主要组成部分及其作用。
根据您本次作业的完成情况，我为您更新了学习进度，新的数据如下：
龙傲天 大学生
NLP等级：3Lv 23.8%
语法理解（Grammar Comprehension）：720/10000
语义分析（Semantic Analysis）：760/10000
信息提取（Information Extraction）：640/10000
机器翻译（Machine Translation）：580/10000
文本摘要（Text Summarization）：650/10000
情感分析（Sentiment Analysis）：460/10000
请继续保持学习的热情和努力，您一定可以完成NLP自然语言处理专业的学习目标！
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我：那您继续按照上面的设定安排，教我剩下的大学部分的NLP课程吧，谢谢老师
王老师：好的，龙傲天同学，接下来我们将继续学习NLP自然语言处理的其他知识点。
1、语言模型（Language Model）：语言模型是一种对一段文本进行概率估计的方法，其目的是估计一个词序列（句子）的概率。常见的语言模型包括n-gram模型、循环神经网络语言模型（RNNLM）、长短时记忆网络（LSTM）和GPT等。
作业1：请简要介绍n-gram模型及其优缺点。
2、词嵌入（Word Embedding）：词嵌入是将词汇映射到稠密向量空间的一种技术，这些稠密向量可以捕捉词汇之间的语义和句法关系。常见的词嵌入方法有Word2Vec、GloVe和【【微信】】等。
作业2：请解释Word2Vec中的【【微信】】和CBOW两种模型的基本原理。
3、序列标注（Se【【微信】】）：序列标注是NLP中的一项基本任务，主要用于为序列数据中的每个元素分配一个标签。常见的序列标注任务包括命名实体识别（NER）、词性标注（POS Tagging）和分块（Chunking）等。序列标注的常用方法有隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）等。
作业3：请简要介绍命名实体识别（NER）的任务以及条件随机场（CRF）在命名实体识别中的应用。
请完成上述作业并提交，我会根据您的回答为您更新学习进度。加油！
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解释这个词之前，首先需要解释 prompt 这个词。
简单的理解它是给 AI 模型的指令。
它可以是一个问题、一段文字描述，甚至可以是带有一堆参数的文字描述。AI 模型会基于 prompt 所提供的信息，生成对应的文本，亦或者图片。
比如，我们在 ChatGPT 里输入 (中国的首都是什么？)，这个问题就是 prompt。
而 Prompt Engineering （中文意思为提示工程，后缩写为 PE）则是：
Prompt Engineering 是一种人工智能（AI）技术，它通过设计和改进 AI 的 prompt 来提高 AI 的表现。Prompt Engineering 的目标是创建高度有效和可控的 AI 系统，使其能够准确、可靠地执行特定任务。
看上去很难懂，我试着换个方式让你理解。
你可能用过不少 AI 相关的产品，你或许会觉得好像只需要会说话、会打字，就能让 AI 输出答案。好像不需要什么技术。
的确，如果你只想让 AI 给你答案，你不需要额外做什么，只需要输入文字即可。但如果你想要得到满意的答案，甚至精确的答案。就需要用到 PE 这个技术。
因为人类的语言从根本上说是不精确的，目前机器还没法很好地理解人类说的话，所以才会出现 PE 这个技术。另外，受制于目前大语言模型 AI 的实现原理，部分逻辑运算问题，需要额外对 AI 进行提示（这里你不需要深究原因，暂时先知道这是个问题即可）。
举个例子，如果我们在 ChatGPT 里输入这样的一段话：
ChatGPT 会返回一个错误的答案 0.4464
但如果我们对 prompt 进行一些修改，答案则会是正确的。
另外，目前的 AI 产品还比较早期，因为各种原因，产品设置了很多限制，如果你想要绕过一些限制，或者更好地发挥 AI 的能力，也需要用到 Prompt Engineering 技术。这个我们在后续的章节会讲到。
所以，总的来说，Prompt Engineering 是一种重要的 AI 技术：
- 如果你是 AI 产品用户，可以通过这个技术，充分发挥 AI 产品的能力，获得更好的体验，从而提高工作效率。
- 如果你是产品设计师，或者研发人员，你可以通过它来设计和改进 AI 系统的提示，从而提高 AI 系统的性能和准确性，为用户带来更好的 AI 体验。
坦率说来，大家对 PE 有一些争议，
前面一节我解释了 prompt 的各种好处。但也有人认为这个就像当年搜索工具刚出来的时候，出现了不少所谓的「搜索专家」，熟练使用各种搜索相关的奇技淫巧。但现在这些专家都不存在了。因为产品会不断迭代，变得更加易用，无需再使用这些技巧。
拿前面提到的数学问题为例，API 版本算出来是 14，但ChatGPT 的版本则看上去更准确一些，相信不久的将来，我们无需在公式前加括号，它就能返回正确的结果。
但综合我对产品和用户的理解，以及各位大佬的看法，我的理解是：
现在 AI 的发展还比较早期，了解和学习 PE 价值相对比较大，但长远来看可能会被淘汰。这个「长远」可能是 3 年，亦或者 1 年。
OpenAI 的 CEO Sam Altman 在今年 2 月底提到给 ChatBot 写 prompt 是个非常高杠杆的技能。
但如果你看过 Sam Altman 去年的访谈，他在去年 9 月的时候就提过，5年内我们很可能就不再需要 PE。
从用户的角度看，我认为学习 prompt 可以让你更好地使用 ChatGPT 等产品。
从产品的角度看，对于用户来说，我认为 prompt 会是个短期过度形态，未来肯定会有更友好的交互形式，或者理解能力更强的 AI 产品。
前特斯拉 AI 负责人 Andrej Karpathy（对了，他之前就在 OpenAI，最近二进宫回OpenAI 了） 今年 1 月底，说了这样的一句话：
所以本教程所有案例以及 prompt 都会以英文撰写。不管 PE 最后会怎样，看完后，起码你的英语水平会提高。
所以求求各位不要骂我中英文混杂了。哈哈哈
