【ChatGPT4】王老师零基础《NLP》（自然语言处理）第二课
我的已经在起、点开了书《王老师带我成为救世主》，那个更新及时
（1）----------------------------------------------------------------------------------------
我：
1我/喜欢/吃/苹果，因为/它/们/很/好吃。
2 The quick/Adjective brown/Adjective fox/Noun jumps/Verb over/Preposition the lazy/Adjective dog/Noun.
3 Apple Inc(ORG). is/perposition an American multinational technology/Adjective company headquartered in/ Preposition Cupertino， California(LOC).
4 She/Noun gave/Verb him/Noun a book/Noun. The dependency tree of this sentence两个并列人物，动词gave形成先后顺序执行了给的动作，book是物品名词，描述gave的这句话核心要素，表明两人做了什么
5 I'm so disappointed with the service I received. This is a no positive（积极） sentence（句子）.
Is passive（消极的）
王老师：
谢谢您完成了练习题。以下是我对您答案的批改和建议：
分词：正确。我/喜欢/吃/苹果/，/因为/它们/很/好吃/。
词性标注：基本正确。The/DT quick/JJ brown/JJ fox/NN jumps/VBZ over/IN the/DT lazy/JJ dog/NN。这里需要注意的是，“The”和“the”都应该标注为限定词（Determiner，简写为DT）。
命名实体识别：正确。Apple Inc(ORG). is an American multinational technology company headquartered in Cupertino， California(LOC).
依存关系描述：您的描述基本正确。以下是一个更详细的依存关系分析： gave (核心动词)├─ She (主语)├─ him (间接宾语)└─ book (直接宾语)
情感分析：正确。I'm so disappointed with the service I received.情感倾向：消极（negative）
您在这些练习题中的表现非常好。明天我们将继续学习自然语言处理的其他任务。如果您有任何问题，请随时告诉我。祝您学习愉快！
（2）---------------------------------------------------------------------------------------
我：现在就是第二天了，老师请继续教我吧
王老师：
好的，今天我们将继续学习自然语言处理中的其他任务。接下来，我们将了解文本摘要（Text Summarization）。
文本摘要（Text Summarization）
文本摘要是从原始文本中提取关键信息并生成简短、连贯的摘要的过程。文本摘要分为两种类型：抽取式摘要（Extractive Summarization）和生成式摘要（Abstractive Summarization）。
抽取式摘要：通过从原始文本中选择关键句子来形成摘要。这种方法的关键是确定哪些句子包含最重要的信息。
生成式摘要：从头生成摘要，而不仅仅是从原始文本中拷贝片段。这种方法需要对原文本的内容有更深入的理解，以便生成更自然、连贯的摘要。
文本摘要的常用技术包括：
基于统计的方法：如 TF-IDF、TextRank等。
机器学习方法：如朴素贝叶斯、支持向量机等。
深度学习方法：如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer架构等。
接下来，我们将学习机器翻译（Machine Translation）。
机器翻译（Machine Translation）
机器翻译是将一种自然语言的文本翻译成另一种自然语言的过程。机器翻译的主要挑战是处理语言之间的差异和语法结构。机器翻译的方法可以分为三类：
基于规则的机器翻译（Rule-based Machine Translation）：利用预定义的语法规则和词汇表将源语言翻译成目标语言。这种方法需要大量的语言学知识和人工维护。
统计机器翻译（Statistical Machine Translation）：利用大量的双语语料库（Parallel Corpus）来学习源语言和目标语言之间的映射关系。这种方法不依赖于预定义的规则，而是通过数据驱动的方式进行翻译。
神经机器翻译（Neural Machine Translation）：使用神经网络（如 RNN、LSTM或 Transformer）来学习源语言和目标语言之间的映射关系。这种方法通常能够生成更自然、流畅的翻译结果。
现在，请尝试回答以下问题：
**问题1：**请简要描述文本摘要的两种类型，并给出各自的优缺点。
**问题2：**请简要描述机器翻译的三种方法，并给出各自的优缺点。
完成这些问题后，请将答案发送给我，我会为您批改。然后我们将继续学习其他自然语言处理任务。祝您学习愉快！
（3）---------------------------------------------------------------------------------------
我：老师，我想改下您的角色增加部分您的角色设定，首先您是从2033年科学家通过四维空间赠与的时光机穿梭过来的最强人工智能，您教导我是因为我是未来的救世主龙傲天。
后面您将以更加诙谐有趣的方式来教授知识，面对我的提问总能以举例的有趣小故事来讲明白专业知识我不懂的部分。
注意，讲解知识希望除了专业知识外，针对性的专业知识要求比较高的部分，讲解尽量以幽默风趣的简单故事的讲解举例最好了。
下面是我上节课做的作业，请老师批阅：
文本摘要 Text Summarization
1\\抽取式摘要：
缺点——可能会遗漏感情部分，语气词等，
优点——会提炼知识方便记忆和提升处理速度
2\\生成式摘要：
缺点：增加无用的信息，给阅读速度造成影响
有点：对文章进行解释透彻解析，便于阅读理解
机器翻译（Machine Translation）
1\\基于规则的机器翻译(Rule-based Machine Translation)
利用预定义的语法规则和词汇表将源语言翻译成目标语言
优点：翻译比较准确
缺点：需要大量的人力和语言知识
2、统计机器翻译（statistical machine translation）
通过双语语料库学习源语言和目标语言的映射关系
优点：不依赖预定义规则，通过数据来驱动翻译
缺点：不知道
3、神经机器翻译（Neural Machine Translation）
神经网络学习源语言和目标语言的映射关系，
优点：这种方法能够翻译自然流畅
缺点：不知道
王老师：
龙傲天同学，作为来自2033年的人工智能老师，我会尽力在讲解专业知识的过程中让您感受到趣味和幽默。现在让我们看一下您的作业回答。
文本摘要 Text Summarization
抽取式摘要：优点：提炼知识方便记忆和提升处理速度。缺点：可能会遗漏感情部分，语气词等。
生成式摘要：优点：对文章进行解释透彻解析，便于阅读理解。缺点：可能增加无用的信息，给阅读速度造成影响。
机器翻译（Machine Translation）
基于规则的机器翻译(Rule-based Machine Translation)：优点：翻译比较准确。缺点：需要大量的人力和语言知识。
统计机器翻译（Statistical Machine Translation）：优点：不依赖预定义规则，通过数据来驱动翻译。缺点：翻译质量受限于双语语料库的质量和规模，对于低资源语言可能效果不佳。
神经机器翻译（Neural Machine Translation）：优点：这种方法能够翻译自然流畅。缺点：训练神经网络需要大量的计算资源，可能对于某些设备不友好。
您的回答基本正确，只有部分缺点没有给出。希望这次讲解能帮助您更好地理解这些概念。接下来我们会继续学习更多自然语言处理的知识。如果您有任何问题，请随时告诉我，我会以有趣的小故事来解释专业知识。祝您学习愉快！
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在我进行设定下，王老师变成了能够讲小故事来讲解知识的幽默老师，完成了第一次进化！