近年来，自然语言处理技术有哪些显著的发展趋势？
2024-02-20 阅读 8
近年来，自然语言处理技术有几个显著的发展趋势：
1. **预训练模型的兴起**：预训练模型（如BERT、GPT等）的出现极大地推动了自然语言处理领域的发展。这些模型在大规模文本语料上进行预训练，然后在特定任务上进行微调，取得了很好的效果。
2. **多模态处理**：随着计算机视觉和自然语言处理的融合，多模态处理成为一个新的研究热点。研究人员开始探索如何同时处理文本、图像、音频等多种形式的信息，以提升自然语言处理的能力。
3. **零样本学习**：零样本学习是指模型在没有见过相关数据的情况下进行学习和推理。这一领域的研究正在逐渐崭露头角，为自然语言处理技术的发展带来新的可能性。
4. **迁移学习**：迁移学习是指将在一个任务上学到的知识应用到另一个相关任务上。在自然语言处理领域，迁移学习可以帮助提升模型在特定任务上的表现，同时减少对大量标注数据的依赖。
这些趋势的出现，使得自然语言处理技术在各个领域都取得了显著的进展，并为未来的发展指明了方向。
更新于 2024年11月20日
