自然语言处理NLP发展历史_二十一世纪自然语言处理发展历史

2000年之后的几个里程碑事件：

2001年 - 神经语言模型
2008年 - 多任务学习
2013年 - Word嵌入

2013年 - NLP的神经网络：循环神经网络（recurrent neural networks）、卷积神经网络（convolutionalneural networks）和结构递归神经网络（recursive neural networks）

2014年 - 序列到序列模型：seq2seq属于encoder-decoder结构的一种，这里看看常见的encoder-decoder结构，基本思想就是利用两个RNN，一个RNN作为encoder，另一个RNN作为decoder

2015年 - 注意力机制：google又提出了解决Seq2Seq问题的Transformer模型，用全attention的结构代替了lstm，在翻译任务上取得了更好的成绩。

2015年 - 基于记忆的神经网络

2018年 - 预训练语言模型:

BERT：BERT的网络架构使用的是《Attention is all you need》中提出的多层Transformer结构。

XLNet（2019-2020）：结合AR语言模型和AE语言模型（BERT）。