技术突破
🚀 Transformer架构：2017年提出，彻底改变序列建模方式，成为现代NLP的核心
📚 预训练语言模型（如BERT、GPT）：通过大规模文本预训练，显著提升下游任务性能
🧠 多模态融合：结合文本、图像、语音等数据，实现更丰富的语义理解
🌍 跨语言处理：Marian NMT等工具支持近百种语言的翻译与迁移学习
应用场景
🔧 智能客服：基于对话系统的自动化问答服务
🔍 内容审核：通过文本分类技术过滤违规信息
📈 金融分析：自然语言处理助力财报解读与市场预测
🌐 全球化服务：实时翻译技术打破语言壁垒
挑战与未来方向
⚠️ 长文本建模：处理超长文档的上下文理解仍需突破
⚠️ 小语种支持：资源稀缺语言的模型训练存在困难
💡 领域自适应：提升模型在特定场景（如医疗、法律）的适配性
🌐 AI伦理：确保自然语言处理技术的公平性与透明性
如需了解NLP在计算机视觉中的应用，可访问 AI资源 / 进展 / 计算机视觉 进一步探索。