自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域國(guó)內(nèi)發(fā)展態(tài)勢(shì)分析

摘 要：自然語(yǔ)言處理（NLP）對(duì)于理解機(jī)器如何與人類語(yǔ)言交互至關(guān)重要。通過(guò)對(duì)2000—2023年的文獻(xiàn)進(jìn)行深入分析，結(jié)合CiteSpace等文獻(xiàn)計(jì)量可視化工具，全面探討了NLP在中國(guó)的發(fā)展趨勢(shì)、關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)。研究表明：深度學(xué)習(xí)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)在NLP領(lǐng)域占據(jù)核心地位，推動(dòng)了自然語(yǔ)言理解、生成和解釋的進(jìn)步。知識(shí)圖譜構(gòu)建、文本分類、情感分析等研究方向成為研究熱點(diǎn)，顯示出在信息檢索、內(nèi)容分析等方面的應(yīng)用潛力。多模態(tài)信息融合、自然語(yǔ)言生成的可解釋性、跨語(yǔ)言NLP技術(shù)，這些方向的探索將為NLP的進(jìn)一步發(fā)展開(kāi)辟新的道路。

關(guān)鍵詞：自然語(yǔ)言處理；發(fā)展態(tài)勢(shì)；文獻(xiàn)計(jì)量；CiteSpace；知識(shí)圖譜

中圖分類號(hào)：TP391.1 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-4706（2024）14-0030-07

Analysis of the Domestic Development Trend in the Field of Natural Language Processing

LI Huijiao， SU Bo

（Business School， Shandong University of Technology， Zibo 255000， China）

Abstract： Natural Language Processing （NLP） is essential for understanding how machines interact with human language. Through an in-depth analysis of the literature from 2000 to 2023， combined with bibliometric visualization tools such as CiteSpace， this paper comprehensively discusses the development trend， key technologies and research hotspots of NLP in China. The results show that Deep Learning， Artificial Intelligence， Machine Learning and other technologies occupy the core position in the field of NLP， promoting the progress of natural language understanding， generation and interpretation. Construction of knowledge graph， text classification， sentiment analysis and other research directions have become research hotspots， showing the application potential in information retrieval and content analysis. The exploration of multimodal information fusion， interpretability of natural language generation， and cross-language NLP technology will open up a new path for the further development of NLP.

Keywords： Natural Language Processing; development trend; biblioitrics; CiteSpace; Knowledge Graph

0 引 言

自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing， NLP）是人工智能領(lǐng)域中重要的研究方向，主要目標(biāo)是使計(jì)算機(jī)能夠理解和處理人類語(yǔ)言，實(shí)現(xiàn)自然的人機(jī)交互、高效的信息處理和智能化的文本分析[1]，對(duì)于提升國(guó)家信息處理能力、促進(jìn)科技創(chuàng)新、增強(qiáng)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力具有重要意義。近年來(lái)，隨著國(guó)家對(duì)人工智能[2]領(lǐng)域的重視，NLP技術(shù)的發(fā)展得到了前所未有的支持。根據(jù)《中國(guó)制造2025》規(guī)劃，人工智能被列為新一代信息技術(shù)的核心組成部分，而NLP作為人工智能的重要分支，其發(fā)展對(duì)于實(shí)現(xiàn)智能制造、智能服務(wù)等領(lǐng)域的突破具有重要作用。

在《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2035年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》中明確提出要加強(qiáng)原創(chuàng)性引領(lǐng)性科技攻關(guān)。在新一代人工智能領(lǐng)域提到“前沿基礎(chǔ)理論突破，專用芯片研發(fā)，深度學(xué)習(xí)框架等開(kāi)源算法平臺(tái)構(gòu)建，學(xué)習(xí)推理與決策、圖像圖形、語(yǔ)音視頻、自然語(yǔ)言識(shí)別處理等領(lǐng)域創(chuàng)新。”要推動(dòng)人工智能與經(jīng)濟(jì)社會(huì)各領(lǐng)域深度融合，特別是在自然語(yǔ)言處理等關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域[3]，要實(shí)現(xiàn)重大突破。此外，NLP技術(shù)在智能制造、國(guó)家安全、公共管理、文化傳播等方面也具有重要作用。

綜上所述，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的研究對(duì)于實(shí)現(xiàn)國(guó)家的現(xiàn)代化建設(shè)目標(biāo)具有重要意義。通過(guò)深入分析NLP領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，可以為國(guó)家在人工智能領(lǐng)域的戰(zhàn)略布局提供科學(xué)依據(jù)，同時(shí)也為相關(guān)企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)提供決策參考，共同推動(dòng)NLP技術(shù)的健康發(fā)展。因此，深入研究自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展現(xiàn)狀和問(wèn)題，對(duì)于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展、推動(dòng)智能制造和人工智能高水平應(yīng)用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究方法與數(shù)據(jù)收集

本文采用CiteSpace和VOSviewer等工具進(jìn)行引文可視化分析，主要以中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）數(shù)據(jù)庫(kù)收錄的期刊文獻(xiàn)為檢索數(shù)據(jù)源，并開(kāi)展了檢索策略設(shè)計(jì)，主要研究路線如圖1所示。檢索策略主要包括：主題檢索詞設(shè)定為“自然語(yǔ)言處理”，語(yǔ)種設(shè)置為“中文”，期刊來(lái)源設(shè)置為“全部期刊”，期刊發(fā)表年份范圍設(shè)置為“2000—2023年”，共計(jì)檢索出相關(guān)文獻(xiàn)2 539篇，旨在分析2000—2023年NLP的發(fā)展趨勢(shì)、關(guān)鍵技術(shù)、主要研究機(jī)構(gòu)和研究熱點(diǎn)。

在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，利用NoteExpress軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和整理，去除冗余和無(wú)關(guān)數(shù)據(jù)。隨后，利用知網(wǎng)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)功能統(tǒng)計(jì)該主題的年度發(fā)文趨勢(shì)、共現(xiàn)矩陣和年度交叉分析等。利用CiteSpace軟件用于構(gòu)建關(guān)鍵詞分析、機(jī)構(gòu)分析和其他研究熱點(diǎn)分析等，以揭示研究熱點(diǎn)、趨勢(shì)、主要研究團(tuán)隊(duì)和領(lǐng)軍人物，以及國(guó)際合作和跨學(xué)科研究的模式。通過(guò)引文分析，識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)的經(jīng)典和高影響力論文，結(jié)合關(guān)鍵詞共現(xiàn)和引文分析，識(shí)別研究前沿和潛在發(fā)展方向。最終，總結(jié)NLP領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)、關(guān)鍵技術(shù)和研究熱點(diǎn)，并撰寫研究報(bào)告，為該領(lǐng)域的未來(lái)研究提供參考。

2 NLP領(lǐng)域研究熱點(diǎn)分析

2.1 年度發(fā)文量趨勢(shì)分析

年度發(fā)文量趨勢(shì)標(biāo)志著該領(lǐng)域研究的活躍度和創(chuàng)新能力的變化趨勢(shì)，也預(yù)示著NLP技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中的潛力和未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，如圖2所示。

2000—2015年，NLP領(lǐng)域經(jīng)歷了一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的發(fā)展期，這期間的研究主要集中在基礎(chǔ)算法和模型的改進(jìn)上。然而，從2016年開(kāi)始，這一領(lǐng)域經(jīng)歷了顯著的增長(zhǎng)，尤其是在2016—2018年間，發(fā)文量呈現(xiàn)出快速上升的趨勢(shì)。這一增長(zhǎng)背后有多個(gè)推動(dòng)因素，主要包括深度學(xué)習(xí)技術(shù)的突破、計(jì)算資源的豐富以及應(yīng)用場(chǎng)景的拓展等。

2.2 階段發(fā)展分析

為了更加直觀的了解自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的關(guān)鍵詞，通過(guò)NoteExpress對(duì)得到的2 539條數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。其次，通過(guò)CiteSpace來(lái)進(jìn)行關(guān)鍵詞的提取，對(duì)自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的關(guān)鍵詞詞頻和中心度進(jìn)行分析，得到關(guān)鍵詞詞頻前10位分布情況，如表1所示。

在詞頻方面，深度學(xué)習(xí)以259次位居第一，表明深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域具有極高的關(guān)注度。緊隨其后的是人工智能（167次）和機(jī)器學(xué)習(xí)（119次），這兩個(gè)關(guān)鍵詞在NLP領(lǐng)域也具有很高的熱度。知識(shí)圖譜、文本分類、情感分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、詞向量和自然語(yǔ)言等關(guān)鍵詞的詞頻分別為75、70、68、62、46、43次，表明這些技術(shù)在NLP領(lǐng)域也受到了廣泛關(guān)注，根據(jù)詞頻統(tǒng)計(jì)得到如圖3所示的詞云圖。

最后，從年份的角度分析，這些關(guān)鍵詞在不同年份的關(guān)注度有所差異，結(jié)合如圖4所示的關(guān)鍵詞時(shí)區(qū)圖可以觀測(cè)到NLP領(lǐng)域關(guān)鍵詞的發(fā)展情況。

深度學(xué)習(xí)在2013年達(dá)到高峰，人工智能在2015年受到廣泛關(guān)注，而機(jī)器學(xué)習(xí)則在2014年取得了顯著的發(fā)展。這可能與當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)硬件的進(jìn)步、大數(shù)據(jù)的普及以及算法的創(chuàng)新等因素有關(guān)。知識(shí)圖譜、文本分類、情感分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、詞向量和自然語(yǔ)言等關(guān)鍵詞在2017—2018年間逐漸崛起，表明這些技術(shù)在近年來(lái)的自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中越來(lái)越受到重視。這些技術(shù)的快速發(fā)展為自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域帶來(lái)了新的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。

為了更直觀更詳細(xì)的觀測(cè)近五年內(nèi)NLP領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)，利用如圖5所示的年度交叉分析圖進(jìn)行分析。

2019—2023年，自然語(yǔ)言處理（NLP）領(lǐng)域的研究取得了顯著的進(jìn)展。這一領(lǐng)域的研究主要集中在深度學(xué)習(xí)、人工智能、自然語(yǔ)言處理、研究綜述、命名實(shí)體識(shí)別、情感分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和文本分類等方面。

2019年，自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的研究主要集中在深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的發(fā)展。研究人員開(kāi)始探索如何將這些技術(shù)應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本分類和機(jī)器學(xué)習(xí)。此外，研究者們開(kāi)始關(guān)注機(jī)器學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用，以及如何利用這些技術(shù)進(jìn)行文本分類。在這一年，自然語(yǔ)言處理文獻(xiàn)數(shù)量最多，其次是人工智能。

2020—2021年，隨著深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，研究開(kāi)始關(guān)注這些技術(shù)在自然語(yǔ)言處理任務(wù)中的應(yīng)用。命名實(shí)體識(shí)別和情感分析等任務(wù)得到了更多的關(guān)注。此外，研究綜述文章開(kāi)始關(guān)注這些技術(shù)的潛力和挑戰(zhàn)。在這兩年，自然語(yǔ)言處理文獻(xiàn)數(shù)量依然最多，深度學(xué)習(xí)緊隨其后。

2022—2023年，隨著自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的不斷發(fā)展，研究開(kāi)始關(guān)注如何將這些技術(shù)與其他領(lǐng)域相結(jié)合，以解決更復(fù)雜的問(wèn)題。例如，研究者們開(kāi)始關(guān)注ChatGPT [4]等對(duì)話系統(tǒng)在客戶服務(wù)、教育和娛樂(lè)等領(lǐng)域的應(yīng)用。此外，研究者們還開(kāi)始關(guān)注如何利用這些技術(shù)進(jìn)行跨語(yǔ)言和跨領(lǐng)域的知識(shí)遷移。在這一年，自然語(yǔ)言處理文獻(xiàn)數(shù)量仍然最多，其次是人工智能和命名實(shí)體識(shí)別。

2023年（截至11月），自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的研究繼續(xù)關(guān)注深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的發(fā)展。研究者們開(kāi)始關(guān)注如何利用這些技術(shù)解決實(shí)際問(wèn)題，如信息檢索、知識(shí)圖譜構(gòu)建和自動(dòng)摘要等。此外，研究者們還開(kāi)始關(guān)注如何利用這些技術(shù)提高自然語(yǔ)言處理任務(wù)的性能和效率。在這一年，自然語(yǔ)言處理文獻(xiàn)數(shù)量仍然最多，人工智能緊隨其后。

2.3 關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析是一種研究文獻(xiàn)中關(guān)鍵詞之間相互關(guān)系的方法。它通過(guò)統(tǒng)計(jì)關(guān)鍵詞在文獻(xiàn)中出現(xiàn)的頻次和位置，以及它們與其他關(guān)鍵詞的共現(xiàn)情況，來(lái)揭示文獻(xiàn)主題和內(nèi)容的特征。使用CiteSpace對(duì)關(guān)鍵詞進(jìn)行了分析，共得到299個(gè)節(jié)點(diǎn)（N節(jié)點(diǎn)），表示文獻(xiàn)中的關(guān)鍵詞數(shù)量，528條連線（E連線）連接這些節(jié)點(diǎn)，表示關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，如圖6所示。

在關(guān)鍵詞共現(xiàn)圖譜中，關(guān)鍵詞字體的大小反映了其出現(xiàn)頻次數(shù)量的不同，頻次大小與可視化節(jié)點(diǎn)的字體大小成正比；關(guān)鍵詞間連線的粗細(xì)程度反映了關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系程度，其間的連線越粗代表關(guān)鍵詞聯(lián)系越緊密。同時(shí)利用知網(wǎng)自動(dòng)統(tǒng)計(jì)出的如圖7所示的共現(xiàn)矩陣可以更直觀地看出關(guān)鍵詞之間的聯(lián)系情況。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和關(guān)系抽取[5]之間，關(guān)系抽取是從文本中識(shí)別實(shí)體之間的關(guān)系，如人物、地點(diǎn)、組織等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在關(guān)系抽取任務(wù)中表現(xiàn)出色，可以有效地捕捉實(shí)體之間的語(yǔ)義關(guān)系。

在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制之間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接和計(jì)算方式來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)。結(jié)合注意力機(jī)制，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以更好地處理自然語(yǔ)言處理任務(wù)，如文本分類、情感分析等。

然而，這些研究課題僅僅是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中眾多共現(xiàn)領(lǐng)域的冰山一角。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，我們可以預(yù)見(jiàn)到更多有待研究的領(lǐng)域，如跨語(yǔ)言處理、多模態(tài)信息融合、知識(shí)圖譜構(gòu)建等。這些領(lǐng)域不僅具有廣泛的研究前景[6]，還有望為人類帶來(lái)更智能、更高效的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。

2.4 關(guān)鍵詞聚類分析

關(guān)鍵詞聚類分析是一種常用的文本挖掘方法，用于將大量文本數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵詞進(jìn)行分類和組織，以揭示其中的關(guān)聯(lián)和模式。利用CiteSpace我們得到了關(guān)鍵詞聚類分析圖，如圖8所示，把相近的同一主題的關(guān)鍵詞進(jìn)行歸類。

關(guān)鍵詞共聚成了92類，為保證圖譜清晰[7]，本文僅選取具有代表性的前8個(gè)聚類，分別是人工智能、自然語(yǔ)言、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)圖譜、深度學(xué)習(xí)、情感分析、主題模型、共詞分析。其中Q值= 0.483＞0.4，表明聚類結(jié)構(gòu)顯著；S值= 0.768 2＞0.7，說(shuō)明聚類中的關(guān)鍵詞之間的關(guān)聯(lián)程度較高。所以，聚類結(jié)果具有較高的內(nèi)部一致性和外部有效性。這意味著識(shí)別出的這八個(gè)聚類在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域具有很好的代表性和區(qū)分度，可以為后續(xù)的研究和應(yīng)用提供有價(jià)值的參考。

2.5 作者分析

為了更直觀的看出作者之間的合作關(guān)系，使用了VOSviewer軟件對(duì)作者進(jìn)行了分析，得出如圖9所示的作者共現(xiàn)圖。

在作者共現(xiàn)分析圖里面，我們?cè)O(shè)置了作者最低的發(fā)表項(xiàng)目為3，其中267位作者符合，但是，能夠合作完成的只有24位，說(shuō)明在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，發(fā)表的文章是很多的，但是作者與作者之間的合作相對(duì)較少，其中這24名作者中大概分了4部分，以劉挺為首的那一組項(xiàng)目最多，說(shuō)明劉挺、張偉男、張宇、李生和盧志茂他們幾個(gè)人合作是比較密切的。孫茂生作者與其他的作者合作是比較少的。

一個(gè)學(xué)科的發(fā)展歸根結(jié)底是要靠其學(xué)者的共同努力，而高被引科學(xué)家的學(xué)術(shù)影響力可通過(guò)ESI高被引論文數(shù)量高低來(lái)衡量，高被引作者和高被引文章分析圖如圖10和11所示。

借助Excel軟件對(duì)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域研究的2 539篇期刊論文進(jìn)行篩選統(tǒng)計(jì)前10個(gè)高被引文章及其作者。可知余凱學(xué)者最早在2013年帶領(lǐng)其團(tuán)隊(duì)研究的關(guān)于自然語(yǔ)言領(lǐng)域方面的文章《深度學(xué)習(xí)的昨天、今天和明天》被引用數(shù)最多，被引用數(shù)量是2 080次。

余凱先生現(xiàn)任地平線創(chuàng)始人兼CEO，是國(guó)際知名機(jī)器學(xué)習(xí)專家，中國(guó)深度學(xué)習(xí)技術(shù)主要推動(dòng)者。余凱是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物之一，他帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)在語(yǔ)音識(shí)別，計(jì)算機(jī)視覺(jué)，互聯(lián)網(wǎng)廣告，網(wǎng)頁(yè)搜索排序等互聯(lián)網(wǎng)核心業(yè)務(wù)上取得突破性進(jìn)展。2014年以來(lái)，余凱還領(lǐng)導(dǎo)了百度大腦，自動(dòng)駕駛，BaiduEye，以及DuBike等一系列創(chuàng)新項(xiàng)目，在國(guó)內(nèi)外業(yè)界產(chǎn)生重大影響。余凱先生在學(xué)術(shù)界的不斷努力和探索，取得了很多成果，發(fā)表期刊論文600余篇。余凱先生對(duì)于自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的深入研究和貢獻(xiàn)，為這一領(lǐng)域的發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)，對(duì)后來(lái)者提供了很好的借鑒。

在對(duì)導(dǎo)出2 539篇自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的學(xué)術(shù)期刊中，摘取發(fā)文數(shù)量最多的前5名學(xué)者，如表2所示，劉挺學(xué)者的發(fā)文數(shù)量最多，頻次為20次，2012—2017年在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議發(fā)表的論文數(shù)量列世界第8位（據(jù)劍橋大學(xué)統(tǒng)計(jì)），主持研制“語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)LTP”“大詞林”等科研成果被業(yè)界廣泛使用。近幾年，隨著計(jì)算機(jī)算力的提升與深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，自然語(yǔ)言處理相關(guān)問(wèn)題也迎來(lái)許多重大的創(chuàng)新與突破。盡管研究難度不小，但是對(duì)于人類的發(fā)展必須需要學(xué)者們不斷地努力探索和創(chuàng)新。

3 思考與建議

3.1 多語(yǔ)種處理的需求尚未滿足

在全球化的背景下，多語(yǔ)言交流的需求日益增長(zhǎng)。針對(duì)低資源語(yǔ)言，研究者和開(kāi)發(fā)者應(yīng)開(kāi)發(fā)更加靈活和適應(yīng)性強(qiáng)的NLP工具，這些工具應(yīng)能夠利用有限的數(shù)據(jù)資源，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，快速適應(yīng)新的語(yǔ)種環(huán)境。此外，考慮到文化差異對(duì)語(yǔ)言理解的影響，建議在工具開(kāi)發(fā)中融入跨文化交際的考量，以提高模型在不同文化背景下的適用性。

3.2 語(yǔ)言歧義的識(shí)別與處理

歧義性是自然語(yǔ)言的固有特性，它包括詞匯歧義、句法歧義和語(yǔ)義歧義等。為了提高NLP系統(tǒng)對(duì)歧義的識(shí)別和處理能力，研究者可以探索結(jié)合深度學(xué)習(xí)和知識(shí)圖譜的方法，利用上下文信息和先驗(yàn)知識(shí)來(lái)消解歧義。同時(shí)，認(rèn)知科學(xué)和語(yǔ)言學(xué)的研究成果可以為模型提供更豐富的語(yǔ)義[8]理解框架，幫助系統(tǒng)更好地理解語(yǔ)言的多義性。

3.3 信息安全與社會(huì)倫理問(wèn)題

隨著NLP技術(shù)在自動(dòng)化內(nèi)容生成、情感分析等領(lǐng)域的應(yīng)用，信息安全和社會(huì)倫理問(wèn)題變得尤為突出。建議制定全面的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和倫理指南，包括但不限于數(shù)據(jù)隱私保護(hù)、算法透明度和公平性、以及防止濫用技術(shù)進(jìn)行誤導(dǎo)和操縱。此外，建立監(jiān)管機(jī)制，確保NLP技術(shù)的應(yīng)用符合社會(huì)道德和法律規(guī)定[9]。

3.4 跨學(xué)科研究的深化

NLP的發(fā)展需要計(jì)算機(jī)科學(xué)、語(yǔ)言學(xué)、心理學(xué)等多學(xué)科的共同努力。建議建立跨學(xué)科研究中心，促進(jìn)不同領(lǐng)域的專家共同探討NLP的理論和實(shí)踐問(wèn)題。此外，通過(guò)組織跨學(xué)科研討會(huì)和工作坊，鼓勵(lì)研究人員分享最新的研究成果和方法，推動(dòng)學(xué)科間的知識(shí)和技術(shù)融合[10]。

3.5 開(kāi)放資源和數(shù)據(jù)共享

開(kāi)放資源是推動(dòng)NLP研究和應(yīng)用的關(guān)鍵。建議建立一個(gè)全球性的開(kāi)放資源平臺(tái)，收集和整理各種語(yǔ)言的語(yǔ)料庫(kù)、預(yù)訓(xùn)練模型和工具包。這樣的平臺(tái)不僅能夠降低研究和開(kāi)發(fā)的成本，還能夠促進(jìn)全球范圍內(nèi)的技術(shù)創(chuàng)新和知識(shí)傳播[11]。

3.6 教育和人才培養(yǎng)

為了滿足NLP領(lǐng)域?qū)I(yè)人才的需求，建議在高等教育機(jī)構(gòu)中加強(qiáng)NLP相關(guān)課程的設(shè)置，同時(shí)提供實(shí)踐性強(qiáng)的課程和項(xiàng)目，讓學(xué)生能夠在實(shí)際問(wèn)題中應(yīng)用所學(xué)知識(shí)。此外，通過(guò)與企業(yè)的合作，為學(xué)生提供實(shí)習(xí)和就業(yè)機(jī)會(huì)，幫助他們更好地將理論知識(shí)轉(zhuǎn)化為實(shí)際技能。

4 結(jié) 論

本文綜述了2000—2023年中國(guó)NLP領(lǐng)域的進(jìn)展，強(qiáng)調(diào)了深度學(xué)習(xí)、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在推動(dòng)自然語(yǔ)言理解、生成和解釋方面的關(guān)鍵作用。研究熱點(diǎn)集中在知識(shí)圖譜構(gòu)建、文本分類和情感分析，這些技術(shù)在信息檢索和內(nèi)容分析中顯示出巨大潛力。未來(lái)研究方向包括多模態(tài)信息融合、自然語(yǔ)言生成的可解釋性以及跨語(yǔ)言NLP技術(shù)。文獻(xiàn)計(jì)量分析揭示了自2016年以來(lái)NLP領(lǐng)域的快速增長(zhǎng)，以及深度學(xué)習(xí)等技術(shù)的高頻關(guān)鍵詞。文章還討論了學(xué)者合作網(wǎng)絡(luò)和高被引作者的重要性。最后，提出了促進(jìn)NLP健康發(fā)展的建議，如滿足多語(yǔ)種需求、關(guān)注信息安全與倫理、深化跨學(xué)科研究、資源和數(shù)據(jù)共享，以及加強(qiáng)人才培養(yǎng)，以支持國(guó)家人工智能戰(zhàn)略和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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作者簡(jiǎn)介：李惠嬌（2002—），女，漢族，山東濟(jì)寧人，本科在讀，研究方向：文本挖掘與大數(shù)據(jù)技術(shù)；蘇博（2004—），男，漢族，山東菏澤人，本科在讀，研究方向：數(shù)據(jù)挖掘。

收稿日期：2024-01-22

基金項(xiàng)目：2023年山東理工大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目

DOI：10.19850/j.cnki.2096-4706.2024.14.007