​​自然语言处理（NLP）的主流方法包括基于规则、统计、机器学习和深度学习的四大技术路径，其中以Transformer架构为核心的深度学习模型（如GPT、BERT）已成为当前最前沿的解决方案。​​

1. ​​基于规则的方法​​
   早期NLP依赖语言学规则和预定义模板，通过人工设计的语法树和词典解析文本。例如，句法分析器通过规则匹配识别主谓宾结构，但灵活性差且难以覆盖复杂语境。

2. ​​统计方法​​
   通过分析语料库中词汇和结构的概率分布实现任务，如朴素贝叶斯分类和隐马尔可夫模型。这类方法在文本分类和机器翻译中表现稳定，但依赖大量标注数据且难以捕捉深层语义。

3. ​​机器学习方法​​
   支持向量机（SVM）、随机森林等传统算法结合特征工程处理NLP任务，例如情感分析和命名实体识别。其优势在于可解释性强，但特征提取的局限性制约了性能上限。

4. ​​深度学习方法​​
   以神经网络为核心的模型显著提升了NLP效果：

• ​​RNN/LSTM​​：处理序列数据，但存在长程依赖问题；
• ​​Transformer​​：通过自注意力机制并行处理文本，支持大规模预训练（如GPT的生成能力、BERT的双向编码）；
• ​​多模态模型​​：融合文本、图像等多维度数据，推动跨模态理解应用。

​​总结​​：NLP技术正向更高效、更通用的方向发展，开发者需结合任务需求选择方法，同时关注模型透明度与伦理风险。