大型语言模型的出现如何改变文本分析的世界
Posted: Sun Mar 23, 2025 4:28 am
我们在文本和文档分析领域已经活跃了一段时间，准确地说有近 10 年了。
在此期间，我们见证了从简单的字数统计到最先进的大型语言模型 (LLM) 的演变。发展正在快速进行，对我们分析和解释文本的方式产生重大影响。
一开始......
文本挖掘的一个早期例子来自 18 世纪对《联邦党人文集》的分析，其中 12 篇文章的作者不详。 1964 年，Frederick Mosteller 和 David Wallace 采用了一种创新方法，他们手动统计已知作者的文章中的常用词，以便比较可能的 乌拉圭号码数据 作者（汉密尔顿和麦迪逊）的写作模式。通过查看“by”和“from”等简单单词的频率，他们能够确定麦迪逊很可能是这篇有争议文章的作者——这是我们现在所知的文本挖掘中频率分析的一个早期例子。
突破
2013 年，当时就职于谷歌的 Tomas Mikolov 引入了 Word2Vec 模型，彻底改变了自然语言处理 (NLP)。该模型提供了一种有效的方法，将单词转换为能够捕捉单词含义的数字向量（词嵌入）。一个显著的特点是，该模型可以根据单词在文本中共现的方式来学习单词之间的语义关系——无需任何人工注释。
一个著名的例子是对文字的数学运算：
“国王” - “男人” + “女人” ≈ “女王”
这表明该模型确实能够识别含义关系，这是NLP领域的一大突破，为更高级语言模型的开发铺平了道路。
具体与通用
Word2Vec 之后的时期（2013-2017 年）的特点是语言模型应用呈现出有趣的二分法。最初，组织在特定领域的数据集上训练自己特定的 Word2Vec 模型，这为文本分析开辟了新的可能性。例如，这种方法使新闻机构能够通过比较文本的矢量表示来自动识别相关文章。真正的转变来自于预训练模型的引入，例如来自 spaCy 的模型，它提供了在庞大的文本语料库上训练的现成的语言知识基础。这标志着从完全自训练模型到混合方法的重要转变，其中预先训练的模型针对特定应用进行微调——这一概念后来被证明对于大型语言模型的开发至关重要。
在此期间，我们见证了从简单的字数统计到最先进的大型语言模型 (LLM) 的演变。发展正在快速进行，对我们分析和解释文本的方式产生重大影响。
一开始......
文本挖掘的一个早期例子来自 18 世纪对《联邦党人文集》的分析，其中 12 篇文章的作者不详。 1964 年，Frederick Mosteller 和 David Wallace 采用了一种创新方法，他们手动统计已知作者的文章中的常用词，以便比较可能的 乌拉圭号码数据 作者（汉密尔顿和麦迪逊）的写作模式。通过查看“by”和“from”等简单单词的频率，他们能够确定麦迪逊很可能是这篇有争议文章的作者——这是我们现在所知的文本挖掘中频率分析的一个早期例子。
突破
2013 年，当时就职于谷歌的 Tomas Mikolov 引入了 Word2Vec 模型，彻底改变了自然语言处理 (NLP)。该模型提供了一种有效的方法，将单词转换为能够捕捉单词含义的数字向量（词嵌入）。一个显著的特点是，该模型可以根据单词在文本中共现的方式来学习单词之间的语义关系——无需任何人工注释。
一个著名的例子是对文字的数学运算：
“国王” - “男人” + “女人” ≈ “女王”
这表明该模型确实能够识别含义关系，这是NLP领域的一大突破，为更高级语言模型的开发铺平了道路。
具体与通用
Word2Vec 之后的时期（2013-2017 年）的特点是语言模型应用呈现出有趣的二分法。最初，组织在特定领域的数据集上训练自己特定的 Word2Vec 模型，这为文本分析开辟了新的可能性。例如，这种方法使新闻机构能够通过比较文本的矢量表示来自动识别相关文章。真正的转变来自于预训练模型的引入，例如来自 spaCy 的模型，它提供了在庞大的文本语料库上训练的现成的语言知识基础。这标志着从完全自训练模型到混合方法的重要转变，其中预先训练的模型针对特定应用进行微调——这一概念后来被证明对于大型语言模型的开发至关重要。