自然语言处理（NLP）的发展经历了从规则驱动到数据驱动的技术跃迁，核心阶段可概括为：基于规则的早期探索、统计方法的崛起、深度学习的革命，以及当前大模型主导的生成式智能时代。
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规则主导的萌芽期（1950s-1970s）
通过人工编写语法和语义规则处理文本，如机器翻译系统。局限性明显，难以覆盖语言的复杂性和多样性，仅能解决简单任务。 -
统计学习时代（1980s-2000s）
互联网普及推动概率模型（如隐马尔可夫模型）的应用，从语料库中学习规律。机器翻译和搜索引擎因此实现突破，但依赖人工设计特征，泛化能力有限。 -
深度学习与词嵌入革命（2010s-2020s）
神经网络（RNN、LSTM）和词向量技术（Word2Vec）实现语义的分布式表示。Transformer架构（2017年）及BERT、GPT等预训练模型的出现，使NLP任务性能跨越式提升，重点转向自然语言理解。 -
大模型与生成式智能（2020s至今）
以ChatGPT为代表的大语言模型（LLM）通过海量数据训练，具备上下文学习、零样本生成等能力，推动NLP从理解迈向创造，但面临幻觉、能耗等挑战。
当前，NLP正探索多模态融合与垂直领域落地，技术迭代加速的伦理与实用性仍需平衡。
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