NLP的历史和发展

NLP的历史和发展

1.NLP的起源历史

NLP的创立归功于两位美国人，理查德·班德勒（Richard

Bandler）和约翰·格林德（John

Grinder），他们在20世纪70年代初期在美国加州圣地告鲁市大学（University

of

CaliforniaSanta

Cruz）开始了NLP的研究工作。在这个时期，他们发现身、心、语言是互相影响的，而且“卓越”更是可以模仿的。于是深入研究，发现身、心、语言是互相影响的，而且“卓越”更是可以模仿的。于1976年他们决定称这门新学问为NLP，致力将它发扬光大。

2.NLP的发展历程

2.1

第一阶段（地上爬）：统计机器学习为代表

在word2vec诞生之前，NLP中并没有一个统一的方法去表示一段文本。各位前辈和***们发明了许多的方法，如onehot表示一个词，bagofwords来表示一段文本，textrank中借鉴了pagerank的方法来表征词语的权重，基于SVD纯数学分解词文档矩阵的LSA，pLSA中用概率手段来表征文档形成过程。这一阶段的主要问题是数据稀疏导致的计算为0的现象，基于统计的语言模型无法把n取得很大，一般来说在3gram比较常见，再大的话，计算复杂度会指数上升，统计语言模型无法表征词语之间的相似性。

2.2

第二阶段（爬上第一阶梯）：word2vec为代表

这一阶段的主要突破是2013年Tomas

Mikolov提出的word2vec模型，包括CBOW和Skipgram模型。这些模型能够将一个词表征为一个向量形式，从而解决了词语之间的相似性问题。

2.3

第三阶段（爬上第二阶梯）：BERT为代表

最新的发展阶段是以BERT为代表的模型。BERT使用Transformer的编码器来作为语言模型，并提出了两个新的目标任务（即遮挡语言模型MLM和预测下一个句子的任务）。这些模型在多个NLP任务上取得了最先进的性能。

3.NLP的发展趋势

随着深度学习的发展，神经网络在NLP领域的应用越来越广泛。从最初的统计语言模型，到后来的word2vec，再到现在的BERT，NLP模型的表现不断提升。未来，NLP的发展可能会更加注重模型的解释性和可解释性，同时也可能会有更多的创新模型出现，以应对更复杂的自然语言处理任务。