自然语言处理（NLP）发展历程 📚

自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，其发展历程可分为以下阶段：

1. 早期研究（1950s-1980s）

• 符号主义时代：基于规则的语法分析，如Chomsky的句法结构理论
• 早期技术瓶颈：计算能力不足导致语义理解困难
• 📌 关键技术：
  • 1954年 Brown Corpus 项目
  • 1966年 SHRDLU 语言理解系统
  

2. 统计模型崛起（1990s-2000s）

• 机器学习应用：使用统计方法解决文本分类问题
• 关键突破：
  • 1993年 Hidden Markov Models (HMM)
  • 2006年 WordNet 语义网络
  

3. 深度学习革命（2010s至今）

• 神经网络突破：
  • 2013年 Recurrent Neural Networks (RNN)
  • 2017年 Transformer 模型
• 🚀 当代应用：
  • 机器翻译（如Google Translate）
  • 情感分析与问答系统
  

4. 社区资源推荐 🌐

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通过不断的技术迭代，NLP已从实验室走向实际应用，未来将更深度地融入人类生活。