Технология обработки естественного языка (Natural Language Processing, NLP) развивалась от простых моделей к современным мощным системам, интегрированным в повседневную жизнь. 3 Некоторые этапы развития:

• 1950-е годы. 4 Исследователи начали экспериментировать с компьютерными программами, способными анализировать и генерировать естественный язык. 4 В 1954 году американские исследователи Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон создали первую программу, которая могла решать алгебраические задачи на английском языке. 4
• 1960-е годы. 4 Появились первые системы машинного перевода, например SYSTRAN. 4 Качество перевода было далеко от идеального из-за ограниченности вычислительной мощности и методов анализа. 4
• 1970-е и 1980-е годы. 4 Исследователи активно разрабатывали новые методы и подходы к анализу текста. 4 В этот период были созданы первые системы распознавания и синтеза речи, что значительно расширило возможности NLP. 4
• 1980-е годы. 4 Вместо традиционных правил грамматики исследователи начали использовать вероятностные модели для анализа и понимания текста. 4 Это позволило создавать более эффективные системы NLP, способные обрабатывать естественный язык с высокой точностью. 4
• 1990-е годы. 4 С развитием компьютерной технологии и появлением больших объёмов данных в интернете NLP стала всё более активно исследуемой областью. 4 Машинное обучение и статистические методы стали основой многих современных систем обработки естественного языка. 4
• 2010-е годы. 3 Произошёл прорыв благодаря искусственным нейронным сетям и алгоритмам глубокого обучения. 3 Эти методы значительно улучшили точность обработки и синтеза естественного языка, сделали возможным создание современных голосовых помощников и систем рекомендаций. 3
• Современные тенденции. 3 Новый этап развития NLP характеризуется активным использованием трансформеров, таких как BERT и GPT. 3 Эти модели открыли новые горизонты в понимании, генерации текстов и обучении с малыми данными, что резко расширило возможности и доступность технологий в самых различных отраслях. 3