2020年是基于深度学习的NLP研究忙碌的一年。最响亮的英语是由GPAT-3产生的，它是迄今为止发布的最大的自然语言处理(NLP)转换器。OpenAI的GPAT-3（175B参数）比之前微软研究院的Turing-NLG在17B参数上的记录高出约10倍。NLP的当代发展需要比以往任何时候都少的训练数据。除了将这些深度学习模型与传统的基于规则的算法一起部署以实现更准确的文本分析、情感分析、对话式AI和许多其他用例之外，这些其他用例还可以解释该技术的强大优势。为了简化NLP的复杂性，AnalyticsInsight提出了2021年自然语言处理的十大趋势1.监督学习和无监督学习协同监督学习和无监督学习的应用为自然语言处理提供了巨大的支持。例如，文本分析利用无监督和监督学习来理解文档中的技术术语及其词性，无监督学习识别它们之间的共生关系。2.通过强化学习训练NLP模型虽然强化学习在样本效率、训练时间和整体良好实践方面取得了很大进步，但从头开始训练RL模型仍然比较缓慢和持续。因此，数据科学家将希望首先训练一个基于NLP的监督模型，然后使用强化学习对其进行微调，而不是从头开始训练模型。3.准确的深度学习分类深度回归在自然语言处理中的应用是多方面的。循环神经网络(RNN)等技术可以通过解析为数据科学家提供准确的文本分类。因此，在一些文本分析平台中，RNN将成为文档分类和实体标注的流行趋势。4.MarketintelligencemonitoringNLPextractingkeyinformationintracking状语从句引申：monitoringmarketintelligencereport为企业制定未来战略提取智能信息。在2021年及以后，NLP将在众多业务领域中得到应用。目前，该技术广泛应用于金融营销。它分享对市场情绪、投标延迟和关闭的透彻见解，从大型存储库中提取信息。5.微调模型将是无缝的迁移学习将使预训练模型能够创建情感分析、文本分类等应用程序。在医疗用例中，迁移学习将使患者满意度等事情得到准确测量。这同样适用于任何服务行业，其中满意度将是表示消费者是否满意的可能分数。6.定制产品推荐电子零售商将使用NLP和机器学习技术来提高客户参与度、分析他们的浏览模式和购物趋势。其他情报见解包括购买行为、自动生成的产品描述等。7.智能语义搜索语义搜索的需求是预计在2021年影响NLP的另一个趋势。这种搜索将涉及自然语言处理和自然语言理解，这需要对文本中包含的中心思想进行详尽的理解。8.智能认知通信受深度学习、无监督和监督机器学习的启发，大量自然语言技术将不断塑造认知计算的通信能力。9.聊天机器人和虚拟助手的增长在自然语言处理（NLP）发展的推动下，聊天机器人和虚拟助手市场的增长将非常强劲。聊天机器人市场在2019年价值26亿，预计到2024年将达到94亿。10.社交媒体情感分析自然语言处理将成为理解和分析受众对社交媒体上发布的品牌传播反应的绝佳工具平台。也称为意见挖掘，它有助于分析通过社交媒体帖子与公司评论/互动的消费者的态度和情绪状态（快乐、悲伤、愤怒、恼怒等）。NLP的务实使用使拥有大量非结构化文本或语音数据的组织能够克服暗数据问题并有效地挖掘它以获取见解。但NLP的真正意义在于它涉及的AI的多个维度，暗示了该技术在未来几年将产生的整体动态影响。
