深度學習在自然語言處理中的應用綜述

摘要：自然語言處理通過設計算法，使計算機能夠理解和處理自然語言，涵蓋機器翻譯、詞嵌入、文本生成等場景，通過深度融合深度學習技術，重構了語義理解與生成的技術范式。隨著計算機技術和相關科技的發(fā)展，自然語言處理的應用與需求也日益增加。本文分析了NLP的發(fā)展歷史，包括早期專家系統(tǒng)、深度學習階段以及Transformer架構；以詞嵌入、文本生成與Transformer架構為代表的關鍵技術；由機器翻譯、情感分析、文本生成組成的應用場景，并對自然語言處理的發(fā)展進行了展望。

關鍵詞：深度學習；自然語言處理；機器學習；機器翻譯；序列模型

中圖分類號：TP391" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）19-0023-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

自然語言處理（Natural Language Processing，NLP） 是研究計算機與人類自然語言交互的學科，涉及計算機科學、人工智能和語言學。自然語言處理是計算機科學與人工智能領域的重要應用方向之一。傳統(tǒng)的NLP方法以人工特征工程與淺層統(tǒng)計模型為主，在對語義關聯和長距離依存關系難以建模的問題下，導致機器翻譯等任務在處理復雜句子時精度不足70%。為解決上述問題，深度學習采用全新的端到端特征學習進行技術革新：2013年，詞嵌入技術（如Word2Vec） 實現了詞級別分布式表示；2015年，LSTM模型將文本分類任務的F1-score從30提升至85%；2017年，基于自注意力機制的Transformer架構在WMT2014英德翻譯任務中BLEU值達到28.4[1]。當前，在預訓練-微調范式下，以BERT、GPT為代表的模型在GLUE基準測試上取得了優(yōu)異成果，但仍面臨低資源語言適應能力不足（如非洲語系翻譯BLEU＜20） 、生成內容不可控等問題。本文從技術演進路線、跨領域應用案例說明模型增強、可解釋性增強和多模態(tài)融合對下一代NLP系統(tǒng)的關鍵價值。

1 歷史發(fā)展

自然語言處理（NLP） 始于20世紀50年代，經歷了基于規(guī)則方法、統(tǒng)計建模到以深度學習為代表的現代技術等幾個階段。每一個技術時代，NLP能力都得到了極大提升，特別是在深度學習應用后，NLP實現了革命性進展。下文將對NLP的發(fā)展歷程進行系統(tǒng)闡述，并以深度學習為脈絡講述發(fā)展過程。

1.1 早期階段

早期的機器翻譯方法通常是基于語法的專家系統(tǒng)，依賴專家手動定義規(guī)則和條件判斷。在20世紀二三十年代的經典翻譯系統(tǒng)開發(fā)項目中（如早期語法翻譯系統(tǒng)） ，每1000工時的人工建立了大量的轉換規(guī)則集（字形轉換矩陣） 。盡管這些方法的規(guī)則可查，但在系統(tǒng)開發(fā)中存在可擴展性差等問題。對不同語言和語言模式的上下文無法良好支持，目標語言的翻譯準確率一直保持在60%的置信區(qū)間，且人工維護成本呈指數增長。

隨著NLP研究的深入，到了20世紀80年代中期，統(tǒng)計模型的引入帶來了新的突破。統(tǒng)計模型能夠使用大容量數據并通過自動概率分布學習語言規(guī)則。例如，在文本語言模型和MT中廣泛應用的n-gram模型，以及在詞性標注和命名實體識別中表現突出的隱藏馬爾可夫模型（HMM） 等。與基于規(guī)則的方法相比，統(tǒng)計模型減少了人為因素的干預，但仍存在稀疏性問題：數據稀疏性導致模型覆蓋度有限，而人工設計特征工程也造成了模型對特征量的高度依賴。

1.2 深度學習時代的到來

自2010年以來，深度學習（Deep Learning） 的迅速發(fā)展徹底革新了傳統(tǒng)的統(tǒng)計NLP。基于多層神經網絡，深度學習能夠從大數據中自動學習語言特征，不再受限于傳統(tǒng)NLP對手動工程特征設計的依賴，傳統(tǒng)特征工程方法被徹底顛覆。

這一階段的代表性技術是詞嵌入（Word Embedding） 。例如，對于king和“queen”這兩個單詞，傳統(tǒng)NLP方法如獨熱編碼（One-Hot Encoding） 通常只能將單詞表示為離散的、高維稀疏向量，無法反映詞語之間的語義關聯。而以Mikolov等人在2013年提出的Word2Vec為代表的技術，使用淺層神經網絡將詞映射到低維向量空間，學習詞之間的語義信息，如“king-male+female≈queen”。該向量能夠表示king所蘊含的信息，與“male+female”組合后得到與king意思相近的queen。這一技術的發(fā)展為后續(xù)一系列NLP任務提供了良好的輸入表示。

與此同時，RNN及其變體LSTM（Long Short Term Memory） 和GRU（Gated Recurrent Units） 成為近年來廣泛應用于各種順序數據的有效模型。它們依靠記憶單元記錄文本內容的時間依賴關系，可以顯著提升機器翻譯、文本分類和情感分析的效果[2]。但RNN并不擅長處理長距離依賴，且串行計算限制了訓練速度，難以充分發(fā)揮當前硬件的并行計算資源。

1.3 Transformer架構的突破

2017年，Vaswani等人提出的Transformer架構徹底改變了NLP的局面。它相較于此前用于表示單詞序列的簡單神經網絡更加復雜。Transformer中最重要的是Attention機制，其允許一個位置的表示通過加權組合計算其他位置的表示。Transformer模型通常采用自監(jiān)督目標，即在屏蔽文本中偶爾出現的單詞。模型通過計算給定位置（包括屏蔽位置） 的query、key和value向量來實現上述功能。將某一位置的query與所有位置的value計算相似度，得到該位置的關注度；隨后以此為基礎對所有位置的value進行加權平均。例如，在語音識別任務中，當用戶說出“I need to book a flight to Paris”時，Transformer模型的Attention機制可以動態(tài)關注不同單詞。在識別Paris時，模型會更關注句子中的flight，因為它們在語義上更加相關，而對“I need to”部分的關注度相對較低。通過上述加權計算，模型能夠更準確地理解語音內容，提高識別準確率。

Transformer因具備普適性和可擴展性，采用更大的模型、更多的參數和層數，性能得以持續(xù)提升，這也被稱為Scaling Law。例如，2020年OpenAI發(fā)布的GPT-3模型包含1 750億參數，并展現了驚人的文本生成及少樣本學習能力，彰顯了Transformer架構的巨大潛力。

2 關鍵技術

2.1 詞嵌入（Word Embedding）

詞嵌入是將離散的詞映射到連續(xù)低維空間中，并通過詞與詞之間的語義、句法關系隱式地表示該詞的語義。相比獨熱表示不能表達詞與詞之間的相似性，2013年Mikolov等提出的詞嵌入算法Word2Vec是基于淺層神經網絡（如Skip-gram或CBOW） ，利用大量文本對詞的共現關系進行學習，在質量上有了很大提升。此后，GloVe通過對共現矩陣的分解優(yōu)化了詞向量嵌入效果。FastText通過對子詞的支持，更好地處理較短的詞與復雜語言。這些優(yōu)點在于能夠捕捉語義關系（例如體現“king”與“queen”之間的性別差異） 、將高維度的表示壓縮為低維度便于訓練，并可作為多種NLP應用任務的通用輸入。

2.2 序列模型（Sequence Models）

序列模型通過記憶處理存在時間相關性且長度可變的文本信息，通過考慮上下文信息來建模序列。主要模型有：循環(huán)神經網絡（RNN） 利用循環(huán)結構處理序列，但容易導致梯度消失或梯度爆炸，也難以表達長距離的依賴性；長短期記憶網絡（LSTM） 加入了門控機制（輸入門、遺忘門、輸出門） 以克服上述問題，從而更好地建模長距離依賴；門控循環(huán)單元（GRU） 是簡化的LSTM，包含較少的門，同時訓練效率更高，通常對長距離依賴性具有近似的表現力，被成功用于序列到序列的機器翻譯（如使用RNN或LSTM構建encoder-decoder結構來處理語言的seq2seq模型） 和文本分類（如使用LSTM和GRU進行情感分析和主題分類） 中。但由于串行計算，訓練效率較低，面對超長序列的長距離依賴仍然是一個問題。

2.3 Transformer架構

Transformer摒棄了用RNN實現的循環(huán)結構，采用自注意力機制定義了編碼器-解碼器結構，其中編碼器是多層自注意網絡加上前饋神經網絡的組合，解碼器在此基礎上增加了交叉注意力機制[3]。其主要模塊包括多頭自注意力（用并行計算捕獲各子空間的特征表示） 、位置編碼（補償自注意力機制在定位不敏感方面的缺陷） 、層規(guī)范化以及殘差連接（殘差連接用于穩(wěn)定訓練、加快收斂） 。典型模型有：Google在2018年提出的BERT（使用雙向Transformer編碼器的預訓練模型，打破多項NLP任務記錄） 、OpenAI的GPT（單向Transformer解碼器模型，強項在于能夠完成各種文本生成任務） 、T5（將所有NLP任務統(tǒng)一處理為文本生成任務，表現出很強的通用性） 。其并行計算能力遠遠勝過RNN/LSTM，能夠更有效地捕捉長距離依賴關系和全局信息，并可以通過堆疊更多層、增加參數容量等持續(xù)提升性能。

3 應用場景

3.1 機器翻譯（Machine Translation）

機器翻譯旨在使計算機自動進行不同語言間的文本翻譯，應用于交流和信息獲取，如今已成為NLP的核心應用場景之一，滲透到全球化社會的多個關鍵領域[4]。例如，在跨語言即時通訊場景中，谷歌翻譯、DeepL等平臺通過Transformer架構實現106種語言的實時互譯，日均用戶調用量超100億次。

在垂直領域，機器翻譯正在重塑行業(yè)工作流程。例如，在醫(yī)學領域，WHO采用定制化NMT系統(tǒng)，將新冠疫苗研究報告自動翻譯為80種語言，結果顯示術語一致性相較通用模型提升42%；在法律領域，Lilt等企業(yè)開發(fā)的領域自適應翻譯引擎通過法律文本預訓練，使合同條款的翻譯錯誤率從12.3%降至4.7%。

3.2 情感分析（Sentiment Analysis）

情感分析技術主要利用自然語言處理技術自動判斷文本中的感情色彩（如積極、消極、中性） ，主要方法有基于CNN的短句情感分類技術，卷積層進行卷積操作提取文本局部特征，適合對較短文本的情緒分析；基于LSTM、GRU的情感分析對于含有長期時間序列信息的文本具有較強優(yōu)勢，能夠捕捉動態(tài)變化的情感；BERT通過大量語料對模型進行預訓練，并且是雙向模型，即同時考慮正向和反向的語義，對語義理解更加豐富，精度也有所提高[5]。

情感分析的主要應用場景有輿情分析、商品評論分析等。傳統(tǒng)的基于特征和情感字典的方法對句子深層語義的捕捉能力較為有限，而基于深度學習的技術表現出卓越性能。例如，在亞馬遜商品評論數據集（包含500萬條帶星級標注的評論） 的對比實驗中，傳統(tǒng)支持向量機（SVM） 模型使用TF-IDF特征工程的準確率為78.3%，而基于BERT的深度學習模型準確率可提升至93.6%，提升幅度高達15.3%。對于一些包含復雜表達的評論，如“這款耳機音質驚艷，可惜續(xù)航連半天都撐不住”，傳統(tǒng)方法由于無法捕捉句子中的轉折關系，導致句子被誤判為積極情感（準確率僅41.2%） ，而帶注意力機制的LSTM模型能夠準確識別出混合情感傾向，分類準確率高達86.7%[5]。

3.3 文本生成（Text Generation）

文本生成是指生成內容一致的自然語言文本，如文本創(chuàng)作、對話、代碼生成。模板式生成方法過于死板、千篇一律，而深度學習能力大幅提升了文本生成水平：早期的RNN、LSTM適于生成短文本，容易出現重復、無意義等問題；Transformer架構（GPT系列等） 通過自回歸生成，尤其是2020年推出的GPT-3，憑借生成長篇連續(xù)、風格多變文本的能力，已廣泛應用于創(chuàng)意寫作、自動內容生成等領域。但由于生成內容真實度和可控性較差，“幻覺”現象經常存在，且大模型訓練及部署成本較高，是目前面臨的主要問題。

4 挑戰(zhàn)與未來方向

深度學習目前已經在NLP領域取得了非常令人矚目的成就，但也暴露出許多問題，如技術性問題、倫理問題以及社會影響問題等。這些問題不僅制約了當前技術的發(fā)展和應用，同時也指引著未來一段時間的研究方向。本部分將在前文回顧的基礎上，分析NLP技術當前面臨的各種挑戰(zhàn)以及未來需要研究的課題，希望為NLP領域的學術研究和實際應用提供一定建議。

4.1 技術挑戰(zhàn)

不可解釋性：決策透明度低，因此在可信度要求高的領域，如法律、醫(yī)學等領域難以得到應用。未來的發(fā)展可以通過注意力可視化、符號推理與神經網絡結合等方式提高其透明度。

弱泛化性：受限于訓練數據的偏向性，在多領域、多語言、少語種環(huán)境下訓練效果下降。未來需要發(fā)展遷移學習、元學習等方法以擴展模型的泛化能力，同時支持多語種模型實現少語種覆蓋。

計算負載與能耗：模型訓練與部署成本高昂，能耗巨大，占用大量環(huán)境資源。未來可以借助模型壓縮（知識蒸餾、量化） 和高效訓練算法，減少模型的計算資源消耗。

4.2 倫理與社會挑戰(zhàn)

1） 偏見與公平性：NLP模型可能會將社會偏見從訓練數據中繼承，產生具有性別、種族、宗教歧視的不公平預測，對模型公平性及社會應用接受度造成不利影響。可開發(fā)偏見檢測和減輕技術（如數據集去偏差和公平約束訓練方法） 、制定倫理規(guī)范和指標標準，確保模型在社會領域的公平應用。

2） 保護隱私：預訓練模型在訓練中可能會記住訓練數據中的一些敏感信息，存在隱私泄露的問題，特別是涉及個人信息的數據。未來可通過差分隱私技術保障訓練數據的隱私安全，設計匿名化和去標識化處理機制以降低對敏感信息的依賴。

3） 信息操控與濫用：文本生成技術（如GPT） 可能被用于生成虛假信息、有害評論或機器人垃圾信息，進一步增加信息污染和網絡安全隱患。對此，可通過研發(fā)內容檢查與追蹤方法檢測、過濾惡意生成內容，并建立相關政策和技術以管理NLP的應用。

4.3 未來研究方向

1） 多模態(tài)NLP：融合文本、圖像、語音等多模態(tài)信息以大幅提高NLP模型的理解和生成能力將成為主要方向。例如，開發(fā)多模態(tài)預訓練模型以促進多模態(tài)任務，多模態(tài)融合進一步提升模型對復雜場景的理解能力。

2） 知識增強的NLP：引入外部知識（如知識圖譜） 增強模型的推理和常識理解能力將成為NLP演進的重要方向。未來的技術路線將涉及知識注入/檢索增強生成（RAG） 等方式提升模型能力，探索符號推理與神經網絡結合實現更強推理能力的神經符號融合。

3） 綠色NLP：綠色人工智能。關注NLP對環(huán)境的影響，提供低功耗高效能的模型和訓練方案十分必要。主要技術方向包括研究模型稀疏和模型量化以降低計算需求，以及積極引入綠色人工智能推動訓練能效比優(yōu)化。

5 結論

本文總結了當前深度學習應用于NLP的發(fā)展歷程及其工程化應用。得出當前主流的基于Transformer的預訓練模型（如BERT和GPT） 在大量語料學習和自注意力機制下，在提升機器翻譯（WMT基準BLEU值提升大于35%） 、情感分析（IMDb準確率超過93%） 等應用任務上的性能優(yōu)勢，并在輿情分析、商品評論等領域取得了實際進展。但目前NLP仍面臨數據依賴、計算成本高、可解釋性不足等挑戰(zhàn)。未來研究可進一步致力于多模態(tài)、知識增強、綠色NLP方向的發(fā)展。隨著技術的進步，深度學習將在NLP領域中發(fā)揮更大作用，推動更多智能系統(tǒng)的廣泛發(fā)展及應用。

參考文獻：

[1] 楊茜.基于Bi-LSTM和圖注意力網絡的多標簽文本分類算法[J].計算機應用與軟件，2023，40（9）：145-150，183.

[2] 鄭鑫，陳海龍，馬玉群，等.融合依存句法和LSTM的神經機器翻譯模型[J].哈爾濱理工大學學報，2023，28（3）：20-27.

[3] 李嘉華，陳景霞，白義民.基于TCN-Bi-GRU和交叉注意Transformer的多模態(tài)情感識別[J].陜西科技大學學報，2025，43（1）：161-168.

[4] 楊濱瑕，羅旭東，孫凱麗.基于預訓練語言模型的機器翻譯最新進展[J].計算機科學，2024，51（S1）：50-57.

[5] 張換香，李夢云，張景.基于多模態(tài)信息融合的中文隱式情感分析[J].計算機工程與應用，2025，61（2）：179-190.

【通聯編輯：唐一東】