📚 NLP技术发展史 🚀
导读 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，它让机器能够理解、解析和生成人类语言。从早期简单的规则系统到如今复杂的深度学习模型，N...
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的重要分支，它让机器能够理解、解析和生成人类语言。从早期简单的规则系统到如今复杂的深度学习模型，NLP经历了飞速的发展。
上世纪50年代，科学家们开始尝试用计算机模拟人类的语言行为，最初的成果是一些基于规则的翻译程序，但效果有限。随着时间推移，统计学方法逐渐被引入，这标志着NLP进入了一个新的阶段。例如IBM提出的基于统计的机器翻译模型，在特定领域取得了不错的效果。然而，这些方法仍存在局限性，因为它们无法很好地处理语言中的复杂性和多样性。
近年来，随着深度学习技术的兴起，特别是Transformer架构的出现，如BERT、GPT等预训练语言模型的诞生，极大地推动了NLP的进步。这些模型不仅能够准确理解文本含义，还能生成高质量的文章、对话甚至诗歌。未来，NLP将继续向着更加智能化的方向迈进，为我们的生活带来更多便利。🌟
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