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自然语言处理发展史及发展趋势

自然语言处理
2024-09-28 21:50:45
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发展史：

1950年代
萌芽期：以图灵测试和香农的信息论为标志，开始探索机器理解自然语言的可能性。
1957-1970年
快速发展时期：基于规则的语法分析成为主要研究方向，乔姆斯基的生成文法理论对NLP发展有重要影响。
1971-1993年
低谷发展期：由于规则方法难以处理复杂语言现象，NLP研究进入低潮。
1994年至今
复苏融合期：统计语言处理方法兴起，与基于规则的语法分析相结合，开始处理大规模文本数据。
2010年至今
深度学习时代：深度学习技术的应用使NLP在多个任务上取得了显著成果。

发展趋势：

语义表示：从符号表示到分布表示，利用向量空间来表示语义。
深度学习：深度神经网络在NLP中的应用越来越广泛。
混合式系统：统计与规则方法并重，形成更加灵活和强大的系统。
词汇主义：重词汇的作用，词汇知识库的建造成为关注点。
多模态融合：结合文本、图像、等多模态信息进行语言处理。
个性化和自然化：开发更加符合类语言习惯和个性化需求的NLP系统。
模型压缩和加速：为了在实际应用中提高效率和降低成本，模型压缩和加速技术成为研究热点。

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