自然语言处理的发展

自然语言处理技术被广泛应用于日常的生活当中，如机器翻译，文本生成，拼写纠错，知识图谱等等，其获得了重要的发展，不论是在理论上还是技术上。目前，自然语言处理技术的发展主要体现在以下五个方面：

第一，基于句法-语义规则的理性主义方法

第二，NLP 越来越多地使用机器自动学习的方法来获取知识。

第三，统计数学方法来分析语言数据。语料库的建设与语料库语言学的崛起，概率和数据驱动的方法可以说成为了自然语言处理的标准方法之一。例如，语言模型的使用，语言模型最主要的作用是确保文本的语法结构，确保其是通顺的语句。语言模型是一种概率统计的方法，通过已经训练好的语言模型可以对任何一个文本给出概率，概率越高说明语法上越通顺。通过比较两句话在同一个语言模型上的概率，就可以得出哪一句话更通顺一些。

在实际应用当中，只要是与语法相关，都很可能会用到语言模型。例如，机器翻译，文本生成，拼写纠错等。而语言模型中出现某个句子或者某个词的概率是通过语料库统计出来的，语料库不需要进行标签，可以通过无监督学习获得。

第四，NLP 中越来越重视词汇的作用。弗斯语言学就认为，词汇是语言描述的中心。

第五，多语言在线自然语言处理技术的迅猛发展。在这个迅猛的信息网络时代，新的信息像雨后春笋一样不断增加，出现了信息爆炸，人类对数据储存中心的需求也在不断上升。