NLL损失在NLP中含义：在自然语言处理中，通常用于分类任务，例如语言模型、情感分类等。NLL损失全称为NegativeLog-LikelihoodLoss，其含义是负对数似然损失。在NLP任务中，我们通常将文本数据表示为一个序列，例如单词序列或字符序列（一句话就是一个序列【sequence】）。对于分类任务，我们需要将每个序列映射到一个类别标签。因此，我们需要一个模型，能够将输入序列映射到输出标签。在模型训练期间，我们需要最小化模型预测结果和真实标签之间的差异，以使模型的预测结果更加接近真实结果，使用NLL损失可以帮助我们实现这一点。具体来说，对于一个输入序列x和真实标签y，我们可以使用模型
