ChatGPT爆火背后，NLP呈爆发式增长！

如今大火的ChatGPT，得益于AIGC 背后的关键技术NLP（Natural LanguageProcessing，自然语言处理）得到突破。

NLP技术是一种自然语言处理技术，用于计算机中模拟人类的对话和文本理解。主要源于AI大模型化的NLP技术突破是将深度学习技术与传统的NLP方法结合在一起，从而更好地提高NLP技术的准确性和效率。大模型化的NLP技术能够更好地支持企业进行大规模的语料内容分析，并为企业更好地进行文本分析提供帮助。

语言是人类区别其他动物的本质特性。在所有生物中，只有人类才具有语言能力。人类的多种智能都与语言有着密切的关系。人类的逻辑思维以语言为形式，人类的绝大部分知识也是以语言文字的形式记载和流传下来的。因而，它也是人工智能的一个重要，甚至核心部分。

用自然语言与计算机进行通信，这是人们长期以来所追求的。因为它既有明显的实际意义，同时也有重要的理论意义：人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而无需再花大量的时间和精力去学习不很自然和习惯的各种计算机语言；人们也可通过它进一步了解人类的语言能力和智能的机制。

自然语言处理是指利用人类交流所使用的自然语言与机器进行交互通讯的技术。通过人为的对自然语言的处理，使得计算机对其能够可读并理解。自然语言处理的相关研究始于人类对机器翻译的探索。虽然自然语言处理涉及语音、语法、语义、语用等多维度的操作，但简单而言，自然语言处理的基本任务是基于本体词典、词频统计、上下文语义分析等方式对待处理语料进行分词，形成以最小词性为单位，且富含语义的词项单元。

自然语言理解的发展经历了几个阶段。在20世纪60年代，随着计算机技术的发展，自然语言处理技术也进一步提升。当时，美国国家科学基金会（NSF）成立了“自然语言处理研究计划”，专门用于支持自然语言处理技术的研究。同时，英国也成立了“自然语言处理研究室（Natural Language Processing Research Laboratory）”，专门致力于自然语言处理技术的研究与应用。

在20世纪70年代，自然语言处理技术又迎来了一个新的发展阶段。这一时期，自然语言处理技术发展到了语言学理论与计算机科学相结合的阶段。其中，语义学和句法学等语言学理论成为自然语言处理技术研究的重要基础。

在20世纪80年代，随着人工智能技术的进一步发展，自然语言处理技术也进入了一个新的阶段。这一时期，自然语言处理技术得到了广泛应用，并取得了一系列突破性成果。例如，英国语言工程研究所（LEL）在1983年成功开发出了世界上第一个基于人工智能的翻译系统，该系统能够将英语翻译成法语。

在20世纪90年代，自然语言处理技术进一步发展壮大。随着互联网的普及，自然语言处理技术在搜索引擎、社交媒体、客服机器人等领域得到广泛应用。此外，自然语言处理技术还进入了深度学习阶段，开始使用深度神经网络进行语言模型的建立和训练，从而提升自然语言处理技术的准确性和效率。如今，自然语言处理技术已经成为人工智能领域的重要组成部分，并在多个领域得到广泛应用。

比如，医疗健康面临的困难之一是难以获得。打医生办公室电话并一直等待的情况十分常见，与索赔代表联系可能同样困难。通过实施 NLP来训练聊天机器人是医疗健康行业的一项新兴技术，可以解决医疗专业人员的短缺问题，并开创与患者的沟通渠道。

NLP的另一个重要的医疗健康应用程序是生物医学文本挖掘。鉴于生物文献数量众多，以及生物医学出版速度不断提高，自然语言处理是一个关键的工具，可以在已发表的研究中提取信息，推动生物医学领域的知识进步。这非常有助于药物研发和疾病诊断。

NLP是为金融服务公司构建更好的聊天机器人和AI助理的关键组成部分。在众多用于基于 NLP的应用程序的语言模型中，BERT已成为机器学习领域 NLP 的领军者及语言模型。例如，银行可以使用NLP来评估信用记录很少或没有信用记录的客户信誉。

自然语言处理应用在过去十年呈爆炸式增长，预计自然语言处理未来仍有望以几何级数增长。据相关调查显示，在全球市场中，与自然语言处理相关的产品和服务将在2025年增长到430亿美元，而2017年时，这一数字为30亿美元。

审核编辑 ：李倩