无监督学习在自然语言处理（NLP）中扮演着基础性角色，它使模型能够在不依赖标注数据的情况下，从原始文本数据中发现模式和结构。与需要人工标注数据集（例如情感标签或命名实体标签）的监督学习不同，无监督方法直接处理非结构化文本。这在 NLP 中尤其重要，因为标注数据通常稀缺、创建成本高昂或具有领域特异性。例如，像 BERT 或 GPT 这样的模型首先在大规模文本语料库上使用无监督目标进行预训练，例如预测被掩码的词或生成序列的下一个词。这个预训练阶段使它们能够学习语法、语义和上下文关系等通用语言特征，这些特征之后可以针对特定任务进行微调。
无监督学习在 NLP 中的一个关键应用是创建词和句子的表示。像 Word2Vec、GloVe 和 FastText 等技术通过分析大规模文本数据集中的词共现模式来生成稠密的向量嵌入。这些嵌入捕获词之间的语义和句法相似性（例如，“king”和“queen”在向量空间中距离很近）。类似地，现代基于 Transformer 的模型使用无监督预训练来生成上下文相关的嵌入，同一个词根据其上下文可以有不同的表示（例如，“bank”在“river bank”和“bank account”中的不同含义）。聚类算法，例如使用潜在狄利克雷分配（LDA）的主题建模，是另一种无监督方法，用于将文档或词分组到主题类别，而无需预定义标签。这些方法帮助开发者组织或总结大型文本集合。
从实践角度来看，无监督学习减少了对标注数据的依赖，使 NLP 解决方案更具可扩展性。例如，即使开发者自己的标注数据集很小，他们也可以使用预训练语言模型（例如来自 Hugging Face Transformers 库的模型）作为文本分类或问答等任务的起点。无监督方法还支持探索性分析，例如识别社交媒体数据中的趋势话题或检测日志文件中的异常。虽然无监督模型在特定任务上的精度可能不如监督方法，但它们为构建和迭代 NLP 系统提供了灵活的基础，尤其是在标注数据有限的情况下。这使得它们成为开发者工具箱中处理真实世界、复杂文本数据的关键工具。