1. 背景介绍
1.1 自然语言处理的发展历程
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于让计算机能够理解、生成和处理人类语言。自20世纪50年代以来，自然语言处理技术经历了从基于规则的方法、基于统计的方法到现在基于深度学习的方法的发展。
1.2 自然语言处理的重要性
随着互联网的普及和移动设备的普及，人们在网络上产生了大量的文本数据。这些数据包含了丰富的信息，如用户的需求、情感、观点等。自然语言处理技术可以帮助我们从这些数据中提取有价值的信息，为企业和个人提供更好的服务。
2. 核心概念与联系
2.1 语言模型
语言模型是自然语言处理的基础，它用于计算一个句子出现的概率。常见的语言模型有n-gram模型、神经网络语言模型等。
2.2 词向量
词向量是将词语表示为高维空间中的向量，以便计算机能够处理。词向量可以捕捉词语之间的语义关系，如相似性、类比关系等。常见的词向量模型有Word2Vec、GloVe等。
2.3 序列标注
序列标注是自然语言处理中的一种任务，目标是为序列中的每个元素（如单词）分配一个标签。常见的序列标注任务有词性标注、命名实体识别等。常用的序列标注模型有隐马尔可夫模型（HMM）、条件随机场（CRF）等。
2.4 语义角色标注
语义角色标注是识别句子中谓词及其论元（如主语、宾语等）的任务。这有助于理解句子的深层含义。常用的语