语言处理程序的发展经历了哪三个发展阶段

语言处理程序的发展大致经历了三个阶段:

第一阶段是规则驱动时期。这一阶段主要依靠语言学家制定的语法规则和词汇表来实现语言理解和生成。代表系统有ELIZA、SHRDLU等。这一阶段的缺点是规则制定难度大,覆盖面窄,灵活性差。

第二阶段是统计机器学习时期。这一阶段主要依靠大量语料训练统计模型来实现语言理解和生成。代表系统有IBM的语言翻译系统等。这一阶段的优点是数据驱动,覆盖面广,灵活性高,但是依赖大量高质量语料,对于少见事件处理能力较弱。

第三阶段是Neural Networks驱动时期。这一阶段主要依靠神经网络模型来实现语言理解和生成。代表系统有Google的BERT、OpenAI的GPT系列等。这一阶段可以兼顾规则和统计的优点,既有较广泛的覆盖面,又有较强的灵活性,且对少数语料也有一定处理能力。但是Neural Networks也需要大量语料,算法复杂度高,理解机制不够透明。

从整体上看,语言处理技术发展的方向是规则到数据,浅层到深层。随着算法和计算资源的进步,语言处理系统的性能持续提高,但仍面临理解机制不透明、鲁棒性不够等挑战。总体而言,语言处理技术发展迅速,但距离真正达到和人一样的语言理解能力还存在较大差距。