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人類的成就還帶來另一條資訊：歷史不會允許真空。如果饑荒、瘟疫和戰爭的發生機率不斷減小，必然要有些其他事情成為新的人類議題。我們對此必須慎重考慮，否則很可能在舊戰場上全面獲勝，卻在新戰線上措手不及。那麼，21世紀會有哪些議題取代饑荒、瘟疫和戰爭呢？

在21世紀，人類很有可能真要轉向快樂、神性、不死

追求不死，就是把人體改造，由有機體變成無機體。

未來也是演算法的世界，演算法的執行也離不開機器啊！

20世紀90年代以來，中國自然語言處理研究進入了高速發展期，一系列系統開始了大規模的商品化程序，自然語言處理研究內容和應用領域上不斷創新。

目前自然語言處理的研究可以分為基礎性研究和應用性研究兩部分，語音和文字是兩類研究的重點。基礎性研究主要涉及語言學、數學、計算機學科等領域，相對應的技術有消除歧義、語法形式化等。應用性研究則主要集中在一些應用自然語言處理的領域，例如資訊檢索、文字分類、機器翻譯等。由於中國基礎理論即機器翻譯的研究起步較早，且基礎理論研究是任何應用的理論基礎，所以語法、句法、語義分析等基礎性研究歷來是研究的重點，而且隨著網際網路網路技術的發展，智慧檢索類研究近年來也逐漸升溫。

隨著深度學習時代的來臨，神經網路成為一種強大的機器學習工具，自然語言處理取得了許多突破性發展，情緒分析、自動問答、機器翻譯等領域都飛速發展。

下圖分別是AMiner計算出的自然語言處理近期熱點和全球熱點。

近期熱點

全域性熱點

透過對1962-2017年間自然語言處理領域論文的挖掘，總結出50多年來，自然語言處理的領域關鍵詞主要集中在計算機語言、神經網路、情感分析、機器翻譯、詞義消歧、資訊提取、知識庫和文字分析等領域。旨在基於歷史的科研成果資料的基礎上，對自然語言處理熱度甚至發展趨勢進行研究。

圖中，每個彩色分支表示一個關鍵詞領域，其寬度表示該關鍵詞的研究熱度，各關鍵詞在每一年份（縱軸）的位置是按照這一時間點上所有關鍵詞的熱度高低進行排序。

內容摘自AMiner《自然語言處理研究報告》