作者
郑继冬
文章摘要
本文综述了2010年至今自然语言处理（NLP）领域的发展历程，重点探讨了从基于规则和统计方法到深度学习与预训练语言模型的演进过程。文章详细介绍了关键技术的突破，包括词向量表示（如Word2Vec、GloVe）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、注意力机制以及Transformer架构的提出与应用。同时，本文分析了BERT、GPT等预训练语言模型的崛起及其对NLP任务的深远影响。此外，文章还展望了NLP未来的发展趋势，如模型规模扩大、多模态融合、可解释性提升以及领域驱动的应用。通过对技术发展脉络的梳理，本文旨在为读者提供对NLP领域全面而深入的理解，并为相关研究提供参考。
文章关键词
NLP；深度学习；LSTM；Transformer；BERT
参考文献
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