在人工智能范畴，自然言语处理（NLP）被视为一颗灿烂的明珠，专心于计算机与人类言语的互动，旨在让计算机了解、生成和处理人类的言语，包含文本和语音的多样方式。NLP结合计算机科学、AI和言语学，展现出跨学科的特性，跟着时刻的推移，其开展前史能够归纳为四个要害阶段：

　　萌发起步阶段（20世纪50年代—60年代）：NLP的来源能够追溯到机器翻译的研讨，二战期间，计算机在暗码破译上的成功激发了对机器翻译的探究。但是，因为对言语和人工智能的了解有限，初期的体系仅能做简略的单词级翻译。

　　规矩主导阶段（20世纪70年代—80年代）：跟着言语学理论的开展，依据规矩构建的杂乱NLP体系应运而生，逐步引入了语法处理，推进了NLP在言语了解上的打破。

　　计算学习阶段（20世纪90年代—2012年）：信息技能的提高带来了丰厚的数字文本，NLP开端转向使用有监督机器学习构建模型，这一阶段为后来的深度学习年代奠定了根底。

　　深度学习阶段（2013年至今）：深度学习的鼓起彻底改变了NLP的作业形式，凭借像BERT和GPT这样的预练习模型，NLP的功能得到了明显提高，并在多个职业中得到了广泛使用。

　　职业现状： NLP产业链可分为上游的根底层、中游的技能层和下流的使用层。上游包含硬件和数据服务，中游则围绕着先进的NLP技能打开，下流则是金融、电商、出行和政务等多个职业的使用。

　　市场规模：依据赛迪参谋的数据，估计到2024年，NLP市场规模将到达308.5亿元，并预估到2030年将到达2105亿元，年均复合增长率到达36.5%。

　　总的来说，2024年的NLP技能将在国家方针、市场需求和科学技能进步的一起驱动下，迎来新的开展机会，成为推进数字化转型的重要力气。回来搜狐，检查更加多