自然语言处理技术的发展经历了哪些阶段，各阶段的特点分别是什么，各阶段有哪些代表性方法

自然语言处理技术经历了三个主要阶段：

1.规则驱动阶段：该阶段持续到20世纪90年代，以人工编写规则为基础，基本上没有利用机器学习技术。该阶段的代表性方法包括基于形态学分析和基于语法分析的方法。

2.统计学习阶段：该阶段从20世纪末开始，以基于机器学习的方法为基础，如基于贝叶斯网络和神经网络的方法。统计学习方法能够处理语言的灵活性和不确定性，具有更好的鲁棒性。

3.深度学习阶段：该阶段从2010年代初开始，以深度学习技术为主要手段，如卷积神经网络、递归神经网络和注意力模型等。深度学习技术在自然语言处理领域中得到了长足的发展，并在自然语言处理各个领域中均取得了非常显著的效果。

代表性方法包括：Lucene、WordNet、HMM、SVM、CRF、RBM、DBN、CNN、RNN、LSTM、Attention Model等。