استفاده از یادگیری عمیق پیش‌آموز در پردازش زبان طبیعی

در سال‌های اخیر، با توسعه‌ی سریع یادگیری عمیق، استفاده از تکنیک‌های پیش‌آموز در پردازش زبان طبیعی پیشرفت زیادی داشته‌اند. زمینه‌های پردازش اولیه‌ی زبان طبیعی مدت‌هاست که از روش‌های برداری کلمه‌ای و برداری برای کدگذاری متن استفاده می‌کنند. بااین‌حال، این روش‌ها که به دامنه وابسته نیستند، برای کارهای پردازش زبان طبیعی محدودیت‌هایی داشته و نمی‌توانند مشکل ابهام را حل کنند. برای حل این مشکل، elmo یک روش حساس به متن را پیشنهاد داد که می‌تواند به‌طور موثری با مشکل کلمات چند همسانی مقابله کند. پس‌ازآن، مدل‌های پیش‌آموز دیگری مانند gpt و bert نیز ارائه‌شده‌اند. در میان آن‌ها، مدل bert به‌طور قابل‌توجهی کارایی بسیاری از کارهای پایین‌دستی را بهبود بخشیده و توانایی پردازش زبان طبیعی را ارتقا داده است. در همین راستا، فناوری‌های پیش‌آموز پویا مانند bert و xlnet نیز به‌تدریج معرفی‌شده‌اند به‌طوری‌که امروزه فناوری‌های پیش‌آموز به یک جریان اصلی ضروری درزمینه‌ی پردازش زبان طبیعی تبدیل‌شده‌اند. این مقاله ابتدا به تشریح فناوری یادگیری پیش‌آموز و تاریخچه‌ی توسعه‌ی آن پرداخته و سپس به‌تفصیل به معرفی تکنیک‌های کلاسیک آن درزمینه‌ی پردازش زبان طبیعی، ازجمله تکنیک‌های اولیه‌ی ایستا و پویا می‌پردازد. در انتها، مشکلات پیش روی این نوع از یادگیری نیز موردبحث و بررسی قرار می‌گیرد.