自然语言处理（NLP）是人工智能的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。以下是NLP的发展历程，带您回顾这一领域的里程碑时刻。
早期探索（1950s-1970s）
- 1950s：艾伦·图灵提出“图灵测试”，成为衡量机器智能水平的重要标准。
- 1960s：乔姆斯基提出转换生成语法理论，为NLP提供理论基础。
- 1970s：统计机器翻译和句法分析技术开始出现。
人工智能低谷（1980s-1990s）
- 1980s：基于规则的系统逐渐成为主流，但效果有限。
- 1990s：数据量不足，人工智能进入低谷期。
数据革命（2000s-至今）
- 2000s：互联网数据的爆发式增长，为NLP提供大量语料。
- 2010s：深度学习技术兴起，NLP领域迎来爆发式发展。
- 2020s：预训练模型如BERT、GPT等成为NLP领域的基石。