自然语言处理技术的三个发展阶段

第一阶段：规则型 NLP（20 世纪 50-70 年代）
特征：
基于手工制作的规则。
重点是语法和词法分析。
只能处理简单句式和有限的语言。
示例：
词形还原器（stemmer）
句法解析器
第二阶段：统计型 NLP（20 世纪 80-2000 年代）
特征：
利用统计方法，如 n 元语法和隐马尔可夫模型（HMM）。
重点是机器学习和概率。
能够处理更复杂的语言和更大的数据集。
示例：
词袋模型（bag-of-words）
语言模型
信息抽取工具
第三阶段：神经型 NLP（2010 年代至今）
特征：
使用神经网络（如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））。
能够对文本进行深度学习，捕捉更复杂的语言结构和语义。
取得了显着进步，达到了或超过了人类表现。
示例：
语言 BERT（Bidirectional Encoder Repre sentations from Transformers）
GPT-3（Generative Pre-trained Transformer 3）
神经机器翻译模型