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NLP四范式：范式一：非神经网络时代的完全监督学习（特征工程）；范式二：基于神经网络的完全监督学习（架构工程）；范式三：预训练，精调范式（目标工程）；范式四：预训练，提示，预测范式（Prompt工程）

NLP四范式：范式一：非神经网络时代的完全监督学习（特征工程）；范式二：基于神经网络的完全监督学习（架构工程）；范式三：预训练，精调范式（目标工程）；范式四：预训练，提示，预测范式（Prompt工程）_第1张图片
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关于计算机和人类自然语言之间的相互作用的领域，是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。

自然语言处理历史悠久，早在1949年的时候，美国人威弗就提出了机器翻译设计方案，可以视为自然语言处理领域的开端，此后自然语言处理在不断的发展，在上世纪该领域的方法主要是基于规则的方法和基于统计学的方法，这类方法效率较低，耗费人力，且无法处理大规模的数据集，因此自然语言处理领域一直不温不火。

2008年以来，随着深度学习在语音识别和图像处理领域取得成功，研究者们开始使用深度学习方法处理自然语言处理问题，从最初的词向量，到2013年的word2vec，再到2018年的bert，最后到如今的prompt，自然语言处理技术在最近的十年里面快速发展。

CMU的刘鹏飞博士总结了自然语言处理技术发展过程中的四种范式，每种范式代表了一种类型的自然语言处理方法，本文结合一些简单的示例，总结一下NLP中的四个范式。

一、第一范式：非神经网络时代的完全监督学习（特征工程）

第一范式指的是引入神经网络之前NLP领域的处理方法，提取出自然语言语料库中的一些特征，利用特定的规则或数学、统计学的模型来对特征进行匹配和利用，进而完成特定的NLP任务。常见的方法比如以下方法来进行序列分类、序列标注等任务

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