作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
及背景介绍 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是机器学习、计算机视觉等领域的重要分支之一。随着互联网的普及，越来越多的应用场景要求能够理解、处理人类的话语信息。而深度学习技术在NLP任务中的重要作用日益凸显，主要包括以下两个方面：
- 文本分类、情感分析、文本生成、对话系统、搜索引擎
- 命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、机器翻译、问答系统
在此背景下，为了能够使得深度学习模型在这些任务上取得更好的效果，一些技术突破性的创新也应运而生，如预训练模型、编码器-解码器模型、self-attention机制、优化器（AdamW）。本文将从这几个技术层面详细介绍其原理和实现。
2.基本概念和术语说明
首先，我们需要了解一下NLP相关的基本概念和术语。我们所使用的NLP任务都可以归结为序列标注问题。一般来说，一个序列标注问题包括输入序列X，输出序列Y，其中每个元素都是一个标记或标签。例如，对于语句级任务，X就是输入的语句，Y就是句子中每个单词的词性标签；对于文档级任务，X就是一段文本，Y就是文档中的每句话。序列标注问题通常需要学习输入序列与输出序列之间的映射关系。
在这里，我们还需要明确以下几个基本术语：
Tokenization：即把一段文本拆分成由单个或多个符号组成的词元或符号集合。例如，英文文本经过Tokenization之后可能得到["the", "cat", "jumps", "over"]这样的词元列表。