Epopeya histórica del procesamiento del lenguaje natural: evolución del paradigma de PNL e implementación completa de Python

Este artículo proporciona una revisión exhaustiva del desarrollo histórico del procesamiento del lenguaje natural (PNL) desde la década de 1950 hasta la actualidad. Desde la escuela simbólica y la escuela estocástica en el período inicial, hasta el paradigma de lógica y reglas en la era del racionalismo, pasando por el método basado en datos en la era del empirismo y el aprendizaje profundo, y la era reciente de los grandes modelos, la PNL ha experimentado muchos innovaciones tecnológicas y cambios de paradigma. El artículo no solo presenta en detalle los conceptos y tecnologías centrales de cada etapa, sino que también proporciona una gran cantidad de código práctico de Python y PyTorch.

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I. Introducción

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo interdisciplinario que se enfoca en permitir que las computadoras comprendan, generen y se comuniquen de manera efectiva con el lenguaje natural utilizado por los humanos. La PNL no es sólo una tecnología clave para lograr una cooperación más estrecha entre humanos y computadoras, sino también una forma de explorar la complejidad del lenguaje y el pensamiento humanos.

¿Qué es el procesamiento del lenguaje natural?

El procesamiento del lenguaje natural incluye dos subcampos principales: comprensión del lenguaje natural (NLU) y generación del lenguaje natural (NLG). NLU se dedica a permitir que las computadoras comprendan la semántica y el contexto del lenguaje natural para realizar tareas específicas, como la recuperación de información, la traducción automática o el análisis de sentimientos. NLG se centra en cómo generar texto en lenguaje natural natural, preciso y fluido a partir de datos o expresiones lógicas.

Lenguaje y pensamiento humano

El lenguaje es una de las características más distintivas que distinguen a los humanos de otros animales. No es sólo una herramienta para la comunicación diaria de las personas, sino también el principal medio para el pensamiento lógico y la difusión del conocimiento. Debido a la complejidad y diversidad del lenguaje, el procesamiento del lenguaje natural es un campo lleno de desafíos y oportunidades.

Complejidad del lenguaje natural

Comprender el lenguaje natural impreciso, ambiguo y complejo es indispensable si la inteligencia artificial (IA) espera interactuar verdaderamente con los humanos o aprender del conocimiento humano. Tal complejidad convierte a la PNL en uno de los subcampos más desafiantes de la inteligencia artificial.

Historia de la PNL

La investigación sobre el procesamiento del lenguaje natural se remonta a 1947, cuando Warren Weaver propuso la posibilidad de utilizar ordenadores para la traducción de idiomas. Unos años más tarde, en 1950, Alan Turing publicó su artículo fundamental "Computing Machinery and Intelligence", que marcó el inicio oficial de la investigación sobre inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural. Desde entonces, la PNL ha pasado por varias etapas de desarrollo, incluido el período inicial a finales de los años 1950 y 1960, la era racionalista en los años 1970 y 1980, la era empirista en los años 1990 y principios de los 2000, y la era de 2006. aprendizaje profundo hasta ahora.

En este artículo exploraremos en profundidad las distintas etapas del desarrollo de la PNL, analizando sus antecedentes históricos, principales tecnologías e influencias. Esto nos ayudará a comprender mejor el desarrollo de la PNL y prever sus posibles direcciones futuras.

A continuación, partamos juntos y revisemos cómo esta fascinante disciplina ha llegado desde un concepto hasta donde se encuentra hoy.

2. El período inicial desde finales de los años 50 hasta los años 60

Finales de los años 50 y principios de los 60 fue el periodo embrionario del Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL), etapa que se divide principalmente en dos escuelas: la escuela de símbolos y la escuela aleatoria. Durante este período, la gente empezó a darse cuenta del potencial de las computadoras, no sólo en los cálculos matemáticos, sino también en la simulación del lenguaje y el pensamiento humanos.

Simbolismo

La idea central de la escuela semiótica es representar el lenguaje natural mediante reglas y símbolos claros. Este método enfatiza el razonamiento lógico y la gramática formal, y cree que al definir con precisión las estructuras y reglas del lenguaje, las computadoras pueden lograr la comprensión y generación del lenguaje.

Investigaciones y avances importantes

• 1950: El artículo "Computing Machinery and Intelligence" de Alan Turing
  
  propuso la "Prueba de Turing" para juzgar si una máquina es inteligente. Este criterio también se aplica para evaluar si las computadoras pueden comprender y generar lenguaje natural.

• 1954: Experimento Georgetown-IBM
  La Universidad de Georgetown e IBM colaboraron en un experimento llamado "Experimento Georgetown", que utilizó con éxito máquinas para traducir más de 60 frases del ruso al inglés. Si bien los resultados no fueron perfectos, este marcó el primer gran intento de traducción automática y PNL.

escuela aleatoria

A diferencia de la escuela simbólica, que se centra en la lógica y las reglas, la escuela estocástica se centra en el uso de métodos estadísticos para analizar el lenguaje natural. Este enfoque se basa principalmente en modelos probabilísticos, como los modelos de Markov, para predecir el vocabulario y la generación de oraciones.

Investigaciones y avances importantes

• 1958: "Syntactic Structures" de Noam Chomsky (Estructuras sintácticas)
  Este libro proporciona una descripción sistemática de la gramática formal. Aunque el propio Chomsky es un representante de la escuela simbólica, su trabajo también dio origen a la escuela estadística y comenzó a utilizar modelos matemáticos para describir la estructura del lenguaje.

• 1960: "Método en Lingüística Estructural" de Zellig Harris
  Harris propone métodos para analizar el lenguaje utilizando herramientas estadísticas y matemáticas que luego se utilizan ampliamente en la investigación escolar estocástica.

Aunque la investigación en este período fue rudimentaria, sentaron las bases para investigaciones posteriores de PNL, incluido el etiquetado de partes del discurso, el análisis sintáctico y la traducción automática. Aunque la escuela de símbolos y la escuela estocástica tienen métodos diferentes, ambas intentan resolver el mismo problema: cómo hacer que las computadoras comprendan y generen lenguaje natural. Los intentos y avances durante este período allanaron el camino para investigaciones posteriores de PNL basadas en el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo.

3. La era del racionalismo desde los años 1970 a los años 1980

En la larga historia del procesamiento del lenguaje natural (PNL), las décadas de 1970 y 1980 marcaron una era de racionalismo. En esta etapa, el enfoque de la investigación de la PNL se ha desplazado de reglas elementales y modelos estadísticos a marcos teóricos más maduros y complejos. Esta era incluye principalmente tres paradigmas: paradigma basado en lógica, paradigma basado en reglas y paradigma aleatorio.

paradigma basado en la lógica

El paradigma basado en la lógica se centra principalmente en utilizar el razonamiento lógico para comprender y generar el lenguaje. Este enfoque sostiene que cada oración en el lenguaje natural puede transformarse en expresiones lógicas, que pueden analizarse y manipularse mediante cálculo lógico.

Investigaciones y avances importantes

• 1970: Primera introducción de la "Programación Lógica"
  Este año, la Programación Lógica se presenta por primera vez como un modelo computacional capaz de realizar razonamiento lógico. Prolog (Programación en Lógica) es un lenguaje representativo bajo este paradigma.

• 1978: "Understanding Natural Language" de Terry Winograd
  
  Winograd presenta SHRDLU, un programa informático capaz de comprender y generar lenguaje natural, basado principalmente en la lógica y la web semántica.

paradigma basado en reglas

El paradigma basado en reglas se centra principalmente en analizar y generar lenguajes a través de reglas y algoritmos explícitos. Estas reglas suelen ser ideadas por expertos humanos.

Investigaciones y avances importantes

• 1971: Programa ESTUDIANTE de Daniel Bobrow
  El programa ESTUDIANTE resuelve problemas de texto algebraicos y es un primer intento de comprensión del lenguaje natural basado en reglas.

• 1976: La "Teoría de la dependencia conceptual" de Roger Schank
  propone que todas las oraciones del lenguaje natural pueden representarse mediante un conjunto de "dependencias conceptuales" básicas, lo que proporciona una base teórica para el paradigma basado en reglas.

paradigma aleatorio

Aunque el paradigma aleatorio se introdujo en las décadas de 1950 y 1960, alcanzó la mayoría de edad en las décadas de 1970 y 1980. Este paradigma utiliza principalmente métodos estadísticos y modelos probabilísticos para procesar el lenguaje natural.

Investigaciones y avances importantes

• 1979: Aplicación de modelos de Markov al reconocimiento de voz
  Aunque no es una aplicación pura de PNL, este avance marca la creciente importancia de los métodos estadísticos en el procesamiento del lenguaje natural.

• 1980: Lanzamiento del corpus Brown
  El lanzamiento del corpus Brown proporciona una rica fuente de datos para el procesamiento del lenguaje natural basado en estadísticas, lo que marca el surgimiento de métodos basados ​​en datos en PNL.

Aunque los tres paradigmas de esta era son diferentes, todos tienen un objetivo común: mejorar la capacidad de las computadoras para comprender y generar lenguaje natural. Durante esta era, los investigadores comenzaron a integrar múltiples métodos y técnicas para abordar diversos problemas complejos en el procesamiento del lenguaje natural. Esto no sólo profundiza nuestra comprensión del procesamiento del lenguaje natural, sino que también sienta una base sólida para investigaciones posteriores.

4. La era del empirismo desde la década de 1990 hasta principios del siglo XXI

Este período representó un cambio en el procesamiento del lenguaje natural (PNL) de orientado a la teoría a basado en datos. La era empirista enfatiza el uso de datos reales para entrenar y validar modelos, en lugar de depender únicamente de reglas definidas por humanos o razonamiento lógico. En esta era, la investigación de la PNL se centra principalmente en dos aspectos: métodos basados ​​​​en aprendizaje automático y métodos basados ​​​​en datos.

Enfoque basado en aprendizaje automático

El aprendizaje automático comenzó a usarse ampliamente en problemas de procesamiento del lenguaje natural en esta era, que incluyen, entre otros, clasificación de texto, recuperación de información y traducción automática.

Investigaciones y avances importantes

• 1994: Árboles de decisión para el etiquetado de partes del discurso
  Eric Brill mostró por primera vez cómo utilizar árboles de decisión para el etiquetado de partes del discurso, lo que representó un nuevo enfoque para aprender automáticamente reglas a partir de datos.

• 1999: La introducción del modelo de máxima entropía en PNL El
  modelo de máxima entropía se aplicó por primera vez al procesamiento del lenguaje natural, especialmente en el etiquetado de partes del discurso y el reconocimiento de entidades nombradas.

enfoque basado en datos

Este paradigma aboga por el uso de grandes cantidades de datos textuales para "enseñar" a las computadoras a comprender y generar lenguaje natural, generalmente mediante métodos estadísticos o algoritmos de aprendizaje automático.

Investigaciones y avances importantes

• 1991: Se publica el corpus del Wall Street Journal.
  Este corpus ampliamente utilizado ha sido fundamental en muchas investigaciones posteriores de PNL basadas en datos.

• 1993: Modelo de traducción automática estadística de IBM El
  equipo de investigación de IBM propuso un modelo revolucionario de traducción automática estadística, marcando un cambio de la traducción automática basada en reglas a la traducción automática basada en datos.

proponer un proceso lógico

1. Recopilación y preprocesamiento de datos
   Con el rápido desarrollo de Internet, los datos se han vuelto cada vez más accesibles. Esto ha llevado a los investigadores a centrarse en el preprocesamiento de estos datos y su uso para diversas tareas de PNL.

2. Selección y optimización de modelos
   Seleccione un modelo de aprendizaje automático apropiado (como un árbol de decisión, una máquina de vectores de soporte o una red neuronal) y optimícelo para mejorar su rendimiento en una tarea de PNL específica.

3. Evaluación y ajuste
   Utilice los conjuntos de validación y prueba para la evaluación del modelo y realice ajustes según sea necesario.

La principal contribución de esta era de empirismo es que impulsó el procesamiento del lenguaje natural en una dirección más práctica y escalable. Al basarse en cantidades masivas de datos y algoritmos altamente complejos, la PNL está comenzando a desempeñar un papel cada vez más importante en los negocios y la vida cotidiana. Esta era también sentó una base sólida para la era posterior del aprendizaje profundo.

5. La era del aprendizaje profundo desde 2006 hasta la actualidad

Desde 2006, el auge del aprendizaje profundo ha revolucionado el procesamiento del lenguaje natural (PNL). En comparación con la era del empirismo y el racionalismo, el aprendizaje profundo aporta una enorme complejidad de modelos y potencia de procesamiento de datos. Esta era se centra principalmente en dos aspectos: redes neuronales profundas y representación vectorial.

red neuronal profunda

Los modelos de redes neuronales profundas constan de una estructura de red con múltiples capas (generalmente más de tres capas), lo que les permite aprender características más complejas y avanzadas.

Investigaciones y avances importantes

• 2008: Redes neuronales recurrentes (RNN)
  Este año, los investigadores demostraron por primera vez que las redes neuronales recurrentes pueden manejar eficazmente tareas secuenciales como la generación de texto y la traducción automática.

• 2013: Word Embeddings (Word Embeddings) y el modelo Word2Vec
  Tomas Mikolov y otros lanzaron Word2Vec, que es un método que puede convertir palabras de manera eficiente en representaciones vectoriales.

• 2014: Modelo secuencia a secuencia (Seq2Seq) El
  equipo de investigación de Google propuso un modelo secuencia a secuencia, lo que marcó un importante punto de inflexión en las aplicaciones de PNL, especialmente en la traducción automática.

• 2015: Mecanismo de atención (Mecanismo de atención)
  El mecanismo de atención se introdujo en la PNL, especialmente para resolver tareas de secuencia a secuencia, como la traducción automática.

representación vectorial

Aquí se refiere principalmente a la conversión de texto y otros elementos del lenguaje en vectores matemáticos, generalmente para tareas posteriores de aprendizaje automático.

Investigaciones y avances importantes

• 2013: modelo GloVe
  Se propuso el modelo GloVe (vector global), que proporciona un nuevo método estadístico para la incrustación de palabras.

• 2018: modelo BERT
  Se lanzó el modelo BERT (Transformador esclavo de representación de codificador bidireccional), que cambió la forma en que procesamos y entendemos el texto, especialmente en tareas como la clasificación de texto, el reconocimiento de entidades nombradas y la respuesta a preguntas.

proponer un proceso lógico

1. Del modelo superficial al modelo profundo
   Con la mejora de la potencia informática y el aumento del volumen de datos, los investigadores comenzaron a explorar estructuras de modelos más complejas.

2. Optimización y regularización
   Para redes neuronales profundas, los investigadores han desarrollado varios algoritmos de optimización (como Adam, RMSprop, etc.) y técnicas de regularización (como Dropout).

3. Entrenamiento previo y ajuste
   Con la gran cantidad de datos de texto disponibles, los investigadores ahora suelen entrenar previamente un modelo grande y luego ajustarlo para una tarea específica.

4. Interpretación e interpretabilidad
   Dado que los modelos de aprendizaje profundo generalmente se consideran "cajas negras", la investigación posterior también ha comenzado a centrarse en mejorar la interpretabilidad del modelo.

La era del aprendizaje profundo no solo mejora el desempeño de las tareas de PNL, sino que también trae una serie de nuevos escenarios de aplicación, como chatbots, sistemas automáticos de respuesta a preguntas y traducción en tiempo real. La investigación y aplicación de esta era sin duda sentó una base sólida para el desarrollo futuro de la PNL.

6. La era de los modelos a gran escala desde 2018 hasta la actualidad.

Desde 2018, los modelos de lenguaje a gran escala (como GPT y BERT) han entrado en el campo de visión de las personas y han desencadenado una revolución en el campo del PNL (procesamiento del lenguaje natural) con su poderoso rendimiento y diversos escenarios de aplicación. Esta era está definida por los modelos grandes, que no sólo superan con creces el tamaño del pasado, sino que también tienen ventajas significativas a la hora de afrontar tareas complejas.

modelo de lenguaje a muy gran escala

En esta etapa, el tamaño del modelo se convierte en una ventaja clave. Por ejemplo, el modelo GPT-3 tiene 175 mil millones de parámetros, lo que lo hace capaz de realizar tareas muy complejas.

Investigaciones y avances importantes

• 2018: BERT (Representaciones de codificador bidireccional de Transformers) El
  modelo BERT fue propuesto por Google, pre-entrenado a través de un codificador Transformer bidireccional y logró el rendimiento más avanzado en múltiples tareas de PNL.

• 2019: GPT-2 (Transformador generativo preentrenado 2)
  OpenAI lanzó GPT-2, aunque el tamaño del modelo es pequeño (en comparación con GPT-3), ha demostrado una gran capacidad para generar texto.

• 2020: GPT-3 (Transformador generativo preentrenado 3)
  OpenAI lanzó GPT-3, que ha alcanzado un nuevo nivel de escala y rendimiento.

• 2021: CLIP (Preentrenamiento de imágenes y lenguaje contrastivo) y DALL-E
  OpenAI lideran el camino nuevamente, lanzando modelos que pueden comprender imágenes y texto.

proponer un proceso lógico

1. De lo basado en datos a lo basado en modelos
   Debido al crecimiento de la escala del modelo y la potencia informática, cada vez más tareas ya no requieren una gran cantidad de datos etiquetados y las capacidades del modelo en sí se han vuelto dominantes.

2. Aprendizaje autosupervisado
   El entrenamiento de modelos lingüísticos a gran escala suele utilizar el aprendizaje autosupervisado, lo que evita la dependencia de grandes cantidades de datos etiquetados.

3. Generalización del entrenamiento previo y el ajuste fino El proceso
   de entrenamiento previo en grandes cantidades de datos de texto y luego ajuste para tareas específicas se ha convertido en un estándar de la industria.

4. Aprendizaje multimodal
   Con la llegada de CLIP y DALL-E, la investigación comenzó a expandirse más allá del texto plano para incluir imágenes y otros tipos de datos.

5. Aplicación comercial y consideraciones éticas
   A medida que aumenta la escala de los modelos, cómo implementarlos de manera razonable y segura se convierte en una cuestión importante.

Tendencias e impacto

• Reducir la dependencia de los datos etiquetados
  Dado que el modelo grande en sí tiene poderosas capacidades de aprendizaje de representación, los datos etiquetados ya no son el único medio para mejorar el rendimiento.

• Capacidad de generalización de tareas
  Estos modelos grandes suelen tener una excelente capacidad de generalización de tareas, es decir, realizar ajustes para diferentes tareas utilizando el mismo modelo previamente entrenado.

• El problema de los recursos informáticos
  La escala y complejidad del modelo también conlleva mayores costos informáticos, lo que limita en cierta medida su popularización y aplicación.

La era de los grandes modelos desde 2018 hasta la actualidad marca que la PNL ha entrado en una nueva etapa de desarrollo, que no solo cambió la dirección de la investigación, sino que también tuvo un profundo impacto en las aplicaciones prácticas. Desde los motores de búsqueda hasta los chatbots, desde la traducción automática hasta la generación de contenidos, los grandes modelos están cambiando gradualmente la forma en que interactuamos con el mundo digital.

Seven, Python y PyTorch combaten cada era

En la historia del desarrollo del procesamiento del lenguaje natural (PNL), las diferentes épocas tienen sus propios métodos y tecnologías representativos. En esta sección, implementamos estos métodos representativos usando Python y PyTorch.

Inicio a finales de los años cincuenta y sesenta: las escuelas semiótica y estocástica

Hoy en día, un enfoque clásico son las expresiones regulares para la coincidencia de texto.

Ejemplo de expresión regular

import re

def text_matching(pattern, text):
    result = re.findall(pattern, text)
    return result

pattern = r'\b[A-Za-z0-9._%+-]+@[A-Za-z0-9.-]+\.[A-Z|a-z]{2,7}\b'
text = "My email is [email protected]"
result = text_matching(pattern, text)
print("输出：", result)

Entrada: texto y expresiones regulares
Salida: fragmentos de texto que coinciden con expresiones regulares

La era racionalista de las décadas de 1970 y 1980: paradigmas basados ​​en la lógica, basados ​​en reglas y estocásticos

En esta era, los sistemas expertos basados ​​en reglas se utilizan ampliamente en PNL.

Reconocimiento de frases sustantivas basado en reglas

def noun_phrase_recognition(sentence):
    rules = {
    
    
        'noun': ['dog', 'cat'],
        'det': ['a', 'the'],
    }
    tokens = sentence.split()
    np = []
    for i, token in enumerate(tokens):
        if token in rules['det']:
            if tokens[i + 1] in rules['noun']:
                np.append(f"{
      
      token} {
      
      tokens[i + 1]}")
    return np

sentence = "I see a dog and a cat"
result = noun_phrase_recognition(sentence)
print("输出：", result)

Entrada: Una oración
Salida: Lista de frases nominales

La era del empirismo desde los años 1990 hasta principios de los 2000: basada en el aprendizaje automático y en los datos

El método representativo de esta era es la clasificación bayesiana ingenua.

Clasificación de texto bayesiano ingenuo

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

texts = ["I love Python", "I hate bugs", "I enjoy coding"]
labels = ["positive", "negative", "positive"]

vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
label_encoder = LabelEncoder()
y = label_encoder.fit_transform(labels)

clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, y)

sample_text = ["I hate Python"]
sample_X = vectorizer.transform(sample_text)
result = clf.predict(sample_X)
print("输出：", label_encoder.inverse_transform(result))

Entrada: Texto y etiquetas
Salida: Etiquetas de clasificación

La era del aprendizaje profundo desde 2006 hasta la actualidad

Esta era está dominada por redes neuronales profundas y representaciones vectoriales, y un modelo representativo es LSTM.

Generación de texto LSTM

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)
        
    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        output, _ = self.lstm(x)
        output = self.fc(output)
        return output

# 省略模型训练和预测代码

Entrada: Índice de palabras del texto Salida
: Distribución de probabilidad de la siguiente palabra

A través de estos ejemplos, podemos ver diferentes métodos y aplicaciones en el procesamiento del lenguaje natural en varias épocas. Estos ejemplos de código nos ayudan a comprender mejor cómo funcionan estos métodos desde la entrada hasta la salida.

8. Resumen

El procesamiento del lenguaje natural (PNL) es un campo interdisciplinario que involucra múltiples disciplinas como la informática, la inteligencia artificial, la lingüística y más. Desde la década de 1950 hasta la actualidad, el campo ha experimentado varias etapas diferentes de desarrollo, cada etapa tiene su propia metodología y características técnicas únicas.

Breve historia

• El período de inicio desde finales de los años 1950 hasta los años 1960 : esta etapa está representada por la escuela de símbolos y la escuela estocástica, centrándose principalmente en la teoría básica y el reconocimiento de patrones.
• La era racionalista de las décadas de 1970 y 1980 : los paradigmas basados ​​en lógica, reglas y estocásticos fueron ampliamente estudiados y aplicados durante este período.
• La era empirista de los años 1990 a principios de los 2000 : los métodos basados ​​en el aprendizaje automático y grandes cantidades de datos comenzaron a dominar.
• La era del aprendizaje profundo desde 2006 hasta el presente : Las redes neuronales profundas, especialmente las redes neuronales recurrentes y las arquitecturas Transformer, han aportado un rendimiento de modelo sin precedentes.
• La era de los modelos grandes desde 2018 hasta el presente : Los modelos de lenguaje preentrenados a gran escala, como GPT y BERT, han comenzado a mostrar un rendimiento excelente en diversas tareas de PNL.

Perspectivas y perspectivas

1. Integración de múltiples paradigmas : aunque cada época tiene su metodología y tecnología dominantes, es posible que el desarrollo futuro de la PNL necesite integrar diferentes paradigmas para lograr mejores resultados.

2. Interpretabilidad y solidez : a medida que aumenta la complejidad del modelo, cómo garantizar la interpretabilidad y solidez del modelo será una dirección de investigación importante.

3. Diversidad de datos : con el avance de la globalización, el problema del procesamiento del lenguaje natural en entornos multilingües y multiculturales se ha vuelto cada vez más prominente.

4. Interacción hombre-máquina : La PNL futura no solo necesita extraer información de una gran cantidad de texto, sino que también necesita comprender y generar mejor un lenguaje natural para lograr una interacción persona-computadora más natural.

5. Impacto ético y social : Con la amplia aplicación de la tecnología PNL en diversos campos, no se puede ignorar su impacto ético y social. Cómo evitar el sesgo de los algoritmos y proteger la privacidad del usuario será un tema importante para futuras investigaciones.

A través de este artículo, esperamos brindar a los lectores una perspectiva integral y profunda para comprender el desarrollo histórico y las tendencias futuras del procesamiento del lenguaje natural. Desde expresiones regulares hasta modelos de lenguaje a gran escala, el rápido desarrollo del campo de la PNL ha demostrado plenamente su gran potencial para resolver problemas prácticos y también nos hace mirar hacia el futuro.