自然语言处理的建模过程是什么？
NLP的建模流程一般包括下面八个步骤：1. 文本预处理- 移除html标签- 转化为标准的ASCII字符- 移除特殊字符- Stemming：转化为原型- Lemmatization：词形还原- 移除终止词2. 文本解析：了解语言的句法和结构- Parts of Speech (POS) Tagging-词性标注识别每个词是名词还是动词，形容词等等。
- Shallow Parsing or Chunking-浅解析或分块识别名词短语，动词短语，形容词短语等等。- Constituency Parsing-成分解析识别句子的组成，比如句子 s 由名词短语和动词短语构成。- Dependency Parsing-依存分析识别token之间的依赖关系，比如 fox → brown 的标签是 amod，表示修饰名词的形容词3. 探索性数据分析- 文字云，柱形图，热图等- word2vec4. 文本表示- Tokenization- Text to sequence- Padding sequences5. 特征工程- 构造特征6. 建模- 双向LSTM，注意力机制，CNNs等7. 评估模型8. 部署。
Matlab是一款非常专业并且业内评价也很高的商业数学软件。 Matlab 2020a新版本包含数百项新功能和特性更新，主要包括： 1.在深度学习方面，可以在现有的Deep Network Designer应用程序中训练神经网络，还可以使用Experiment Manager应用程序管理多个深度学习实验。
可以对不同实验进行参数跟踪、结果分析和代码比较。GPU Coder还未深度学习代码生成提供了更多网络选项。 2.在代码生成方面，可以从 MATLAB 类生成 C 类，使用Embedded Coder:为具有基于消息通信的软件组合生成 C 代码，通过Fixed-Point Designer:可以探索信号范围并使用数据类型优化以转换 Simulink 模型。
3.在无线通信领域方面，支持新的5G标准，并可以利用matlab开展设计、仿真、测试和验证无线通信系统。 4.在Simulink Compiler方面，将仿真作为独立的可执行程序、Web 应用程序和功能样机单元 (FMU) 共享。 5. 在MATLAB Web 应用程序方面，可以将 MATLAB 应用程序和 Simulink 仿真作为基于浏览器的 Web 应用程序共享。
6.在汽车自动驾驶领域，可以使用 HERE HD Live Maps 中的道路数据创建驾驶场景；使用 AUTOSAR 自适应平台版本 19-03 生成代码；以及优化变速箱换挡策略。 7.更新了Navigation Toolbox：生成用于定位和路径规划的 C/C 代码，包括蒙特卡罗定位、轨迹优化和基于采样的规划器。
是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？
对于目前的深度学习模型来说，尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然而截至目前深度学习的应用仍然需要一定程度的特化，还没有通用的神经网络处理模型。不过各个模型也在互相借鉴，彼此融合，共同提高，象有些创新能同时改进卷积神经网络和循环神经网络，比如批标准化与注意力等。通用的模型还有待未来研究提出。
图像和视频处理，计算机视觉，目前最流行的是cnn，即卷积神经网络，及其变形和发展，cnn适合处理空间数据，在计算机视觉领域应用广泛。象陆续出现的ＡｌｅｘＮｅｔ，ＶＧＧＮｅｔ，ＧｏｏｇＬｅＮｅｔ，ＲｅｓＮｅｔ等都很有特色。以上几种模型是图像分类识别使用的。象图像分割，目标检测等还有更多针对性模型提出和得到广泛应用。
语音处理，2012 年前，最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型(HMM) 和高斯混合模型(GMM) 的结合。目前最流行的是深度学习的RNN循环神经网络，及其发展长短时记忆网络LSTM，以及GRU,双向RNN,分层RNN等。自然语言处理，除了传统方法，目前深度学习用于自然语言处理的模型经历了基于CNN的模型，基于RNN的模型，基于Attention机制的模型，基于Transformer的模型等几个发展阶段。
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