🤖 早期发展（1950s-1990s）
- 规则引擎时代：基于语法规则和词典的机器翻译（如 Georgetown-1954 项目）
- 统计方法崛起：80 年代出现隐马尔可夫模型（HMM）和 n-gram 语言模型
- 关键突破：1991 年 Penn Treebank 项目推动语法分析标准化
🧠 深度学习革命（2000s-2010s）
- 神经网络复兴：2003 年 Boltzmann Machine 与 2006 年 深度信念网络 (DBN)
- 词向量突破：2013 年 Word2Vec 首次将词语转化为数学向量
- Transformer 模型：2017 年 Google 的 Transformer 改变了序列建模范式
🚀 当前趋势与未来方向
- 预训练模型浪潮：2018 年 BERT 开启预训练+微调范式
- 多模态融合：NLP 与计算机视觉、语音技术的交叉创新
- 伦理与安全：对话系统中的偏见检测与隐私保护技术
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