2020年是基于深度學習的自然語言處理(NLP)研究的繁忙年份。最大的噪音的英文由迄今為止發布的最大的自然語言處理(NLP)變壓器GPAT-3產生的。OpenAI的GPAT-3(175B參數)比Microsoft Research的Turing-NLG在17B參數上的先前記錄高出約10倍。

NLP的當代發展需要比以往更少的培訓數據。除了將這些深度學習模型與常規的基于規則的算法一起部署以進行更準確的文本分析，情感分析，對話式AI以及許多其他用例之外，這些其他案例可以解釋該技術的強大優勢。

為了簡化NLP的復雜性，Analytics Insight提出了2021年十大自然語言處理趨勢

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1.監督學習和無監督學習協作

監督學習和無監督學習的應用為自然語言處理提供了巨大的支持。例如，文本分析利用無監督和有監督的學習來理解文檔及其詞類中的技術術語，而無監督學習可以確定它們之間的共生關系。

2.通過 強化學習訓練NLP模型

盡管強化強化學習在樣本效率，訓練時間和總體優秀實踐方面已取得了很大的進步，但從頭開始訓練RL模型仍然相對緩慢且連續。因此，數據專家將希望首先訓練基于NLP的監督模型，然后再使用強化學習進行進行微調，而不是從頭開始訓練模型。

3.準確的深度學習分類

深度回歸在自然語言處理中的應用是多方面的。遞歸神經網絡(RNN)等技術可以通過使用解析為數據科學家提供準確的文本分類。因此，在某些文本分析平臺中，RNN將成為文檔分類和實體標記的流行趨勢。

4.市場情報監測

NLP在將跟蹤狀語從句：監視市場情報報告擴展中提取關鍵信息，以為企業提取智能信息，以制定未來的戰略。2021年及以后，NLP將在眾多業務領域中找到其應用。當前，該技術被廣泛用于金融營銷。它分享了對市場情緒，招標延遲和收盤的徹底見解，并從大型存儲庫中提取了信息。

5. 微調模型將是無縫的

轉移學習將為預先訓練的模型創造條件，從而創建用于情感分析，文本分類等的應用程序。在醫學用例中，轉移學習將使諸如患者滿意度之類的情況得以準確衡量。這同樣可以應用于任何服務行業，其中滿意將是代表消費者是否滿意的可能的分數。

6.定制產品推薦

電子零售商將使用NLP和機器學習技術來提高客戶參與度，分析其瀏覽模式和購物趨勢。其他情報洞察力包括購買行為，自動生成的產品說明等。

7.智能語義搜索

語義搜索的需求是預計將在2021年影響NLP的另一趨勢。這種搜索將涉及自然語言處理和自然語言理解，這需要對文本中包含的中心思想有詳盡的理解。

8.智能認知交流

在深度學習，無監督和有監督的機器學習的啟發下，大量自然語言技術將繼續塑造認知計算的通信能力。

9.聊天機器人和虛擬助手的增長

在自然語言處理(NLP)的發展推動下，聊天機器人和虛擬助手市場的增長將非常強勁。該聊天機器人市場，這是價值$ 2.6十億在2019年，并預計到2024年將達到美國$ 9.4十億。

10. 社交媒體的情感分析

自然語言處理將是理解和分析受眾對在社交媒體平臺上發布的品牌傳播的反應的出色工具。也稱為意見挖掘，它有助于分析通過社交媒體帖子與公司進行評論/互動的消費者的態度和情緒狀態(高興，悲傷，憤怒，惱火等)。

NLP的務實使用使擁有大量非結構化文本或語音數據的組織能夠克服黑暗數據問題并有效地挖掘其以獲取見識。但是，關于NLP真正的是它所涉及的AI的多個維度，暗示了該技術在未來幾年內將產生的整體動態影響。