随着基于 Transformer 的模型（例如 BERT（2018）和 GPT（2019））的发展，NLP 的演进仍在继续。尽管 Word2Vec 是重要的第一步，但该模型仍存在局限性：
有限的上下文理解：Word2Vec 仅查看固定窗口中的单个单词，并没有考虑句子或文档的更广泛的上下文。
无法生成文本：模型无法生成连贯的文本，只能计算单词之间的关系。
真正的革命来自于 transformer 架构 (2017) 的引入，这使得理解和生成整个句子甚至完整文档成为可能。 Transformers 利用了注意力机制，使得模型能够动态地确定句子中哪些单词对于解释含义很重要。
该技术现已成为 ChatGPT 和 Claude 等大型语言模型的核心，它们 乌拉圭号码数据 不仅可以分析文本，还可以生成流畅、上下文感知的
混合方法：传统文本挖掘与法学硕士
当前一代的文本分析将传统技术与大型语言模型的强大功能相结合。以前的模型是针对文本分类、聚类和主题建模等特定任务进行训练的，而 LLM 正越来越多地接管这些任务。它们在文本注释方面被证明特别强大：它们可以支持甚至取代人工注释者。
然而，法学硕士也带来了新的挑战：
缺乏明确的统计确定性——与在分类中产生概率的传统机器学习模型不同，LLM 更像是一个黑匣子。
幻觉——法学硕士有时会产生听起来令人信服但却不正确的信息，对医疗或法律分析等关键应用造成风险。
这就是为什么许多组织选择混合方法的原因，其中：
LLM 用于快速生成原始见解和注释，
传统的文本挖掘技术提供验证和概率确定性。
结论
过去十年来，文本分析领域发生了巨大的变化。从早期的频率分析到神经网络的突破，再到当前大型语言模型的兴起，我们正处于一场革命之中。
虽然 LLM 提供了令人印象深刻的功能，但重要的是要认识到它们的局限性并努力寻找可靠的混合解决方案。通过巧妙地结合现有技术和人工智能模型，组织可以充分利用两全其美的优势，将文本分析提升到一个新的水平。
在 ilionx，我们继续密切关注这些发展并使用最新技术来帮助我们的客户优化他们的文本分析流程。