2020年是基於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釋出的最大的自然語言處理（NLP）變壓器GPAT-3產生的。OpenAI的GPAT-3（175B引數）比Microsoft Research的Turing-NLG在17B引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資料。除了將這些深度學習模型與常規的基於規則的演算法一起部署以進行更準確的文字分析，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的複雜性，Analytics Insight提出了2021年十大自然語言處理趨勢

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援。例如，文字分析利用無監督和有監督的學習來理解文件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係。

儘管強化強化學習在樣本效率，訓練時間和總體最佳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，資料專家將希望首先訓練基於NLP的監督模型，然後再使用強化學習進行進行微調，而不是從頭開始訓練模型。

深度迴歸在自然語言處理中的應用是多方面的。遞迴神經網路（RNN）等技術可以透過使用解析為資料科學家提供準確的文字分類。因此，在某些文字分析平臺中，RNN將成為文件分類和實體標記的流行趨勢。

NLP在將跟蹤狀語從句：監視市場情報報告擴充套件中提取關鍵資訊，以為企業提取智慧資訊，以制定未來的戰略。2021年及以後，NLP將在眾多業務領域中找到其應用。當前，該技術被廣泛用於金融營銷。它分享了對市場情緒，招標延遲和收盤的徹底見解，並從大型儲存庫中提取了資訊。

轉移學習將為預先訓練的模型創造條件，從而建立用於情感分析，文字分類等的應用程式。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。這同樣可以應用於任何服務行業，其中滿意將是代表消費者是否滿意的可能的分數。

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。

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

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訊能力。

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，並預計到2024年將達到美國$ 9.4十億。

自然語言處理將是理解和分析受眾對在社交媒體平臺上釋出的品牌傳播的反應的出色工具。也稱為意見挖掘，它有助於分析透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字或語音資料的組織能夠克服黑暗資料問題並有效地挖掘其以獲取見識。但是，關於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。