上下文在NLP中至关重要，因为单词或短语的含义通常取决于其周围的文本。例如，单词 “银行” 可以表示金融机构或河流的边缘，具体取决于其上下文。在不了解上下文的情况下，NLP模型会遇到歧义，习语和一词多义的问题。
像BERT和GPT这样的现代NLP模型使用上下文嵌入，根据单词在句子中的位置和用法生成单词的表示。这使他们能够动态地区分含义，例如将 “他将钱存入银行” 与 “他坐在河岸边” 的解释不同。上下文在机器翻译等任务中也起着至关重要的作用，在这些任务中，保留句子级别的含义至关重要。
捕获上下文可提高NLP输出的准确性和相关性，尤其是在问答、摘要和会话AI等应用中。自我注意机制和预先训练的语言模型的进步大大增强了NLP系统有效处理和保留上下文的能力。