2020年是自然语言处理（NLP）研究蓬勃发展的一年。这一年，最引人注目的进展来自于OpenAI发布的最新版本——GPT-3。这款模型拥有1750亿个参数，远超微软研究团队此前创造的Turing-NLG，后者参数量为170亿。

NLP领域的现代进步需要更少的训练数据。除了将深度学习模型与传统的基于规则的系统结合使用，以实现更精确的文本分析、情感分析、对话式AI等应用外，这些应用展示了这项技术的强大潜力。

为了简化NLP的复杂性，Analytics Insight总结了2021年十大自然语言处理趋势：

1. 监督学习与无监督学习的融合 这两种学习方法在NLP中起到了重要的作用。例如，文本分析利用无监督和有监督的学习方法识别文档中的技术术语及其关联关系。

2. 使用强化学习训练NLP模型 尽管强化学习在效率和训练时间方面取得了显著进展，但数据专家倾向于先训练基于NLP的监督模型，再用强化学习进行微调。

3. 准确的深度学习分类 深度学习技术，如递归神经网络（RNN），能够提供准确的文本分类，因此在一些文本分析平台中，RNN将成为文档分类和实体标记的重要工具。

4. 市场情报监控 NLP可以帮助企业从市场情报报告中提取关键信息，为企业战略制定提供依据。该技术目前在金融营销领域广泛应用，能够提供对市场情绪、投标延迟和收盘情况的深入洞察。

5. 微调模型将更加便捷 转移学习将使得预训练模型更容易应用于情感分析、文本分类等领域，如在医疗领域，这将有助于准确评估患者的满意度。

6. 定制化产品推荐 电子商务平台将借助NLP和机器学习技术提升客户参与度，分析用户浏览习惯和购买倾向，提供个性化的商品推荐。

7. 智能语义搜索 语义搜索技术将更好地理解文本中的核心概念，这将成为2021年影响NLP的重要趋势之一。

8. 智能认知交流 在深度学习、无监督和有监督机器学习的推动下，NLP将继续影响认知计算的交互能力。

9. 聊天机器人和虚拟助手市场的扩张 随着NLP技术的进步，聊天机器人和虚拟助手市场将迎来快速增长。预计到2024年，这一市场的规模将达到94亿美元。

10. 社交媒体上的情感分析 NLP将成为分析社交媒体上品牌传播效果的重要手段，帮助企业了解消费者的感受和态度。这被称为意见挖掘，有助于分析消费者对品牌的正面或负面情绪。