自然语言处理近些年的发展

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它主要研究如何让计算机理解和处理自然语言。近些年来，随着深度学习技术的不断发展和应用，NLP领域也取得了很多重要的进展和突破。

以下是近些年NLP领域的一些重要发展：

1. 语言模型：神经网络语言模型（NNLM）和循环神经网络语言模型（RNNLM）的发明，使得语言模型的性能得到了大幅提升。而近些年的Transformer模型更是取得了巨大的成功，被广泛应用于机器翻译、文本分类、文本生成等任务。

2. 机器翻译：神经机器翻译（NMT）的发明，使得机器翻译的性能得到了大幅提升。而近年来，基于预训练模型的机器翻译方法也开始被广泛研究和应用。

3. 文本分类：卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的发明，使得文本分类的性能得到了大幅提升。而近年来，基于Transformer的模型也开始被应用于文本分类任务。

4. 问答系统：基于深度学习的问答系统得到了广泛的研究和应用，如基于阅读理解的问答系统和基于知识图谱的问答系统等。

5. 语义分析：近些年来，基于深度学习的语义分析方法不断涌现，如词向量嵌入、注意力机制、预训练模型等。

总的来说，近些年的NLP领域的发展主要得益于深度学习技术的不断发展和应用，其带来的模型性能和效果的提升，使得自然语言处理在机器翻译、文本分类、问答系统等方面取得了很多重要的进展和突破。