NLP，即自然语言处理，是当前一个比较热门的研究领域。其包括很多分支，如机器翻译，信息抽取，信息整合等等。搜索引擎中也引入了越来越多的NLP的知识以提高检索的准确性，理解用户的倾向。
最近看了一些自然语言研究的资料和热点话题，总结一下，NLP很可能在一硬一软两大方向上重点发展，不是并行发展，而更可能是交叉性的，相互促进的方式。
一硬：计算能力，包括并行计算，分布式计算的发展，以及海量存储的发展。这种发展模式恐怕只适合具有无与伦比的资源优势的大公司。他们利用强大的机群，进行统计模型的计算、训练，进行大规模信息的索引，存储。只要你能给我足够多的训练语料，我就能训练出完美的模型，给我足够的空间，任何检索就相当于查表，one step。
一软：理解能力，深层次的分析与发掘语义知识。目前的统计机器学习方法通常只选用了一些浅层的语义知识，以特征向量的形式表征，这种方式有很大的局限性，很难表示复杂的关系与深层的语义。因此，如何提高机器的理解能力就成了一个主要的难题与突破点。可能的方法可能有，逻辑描述，认知心理学。前者利用了逻辑的推理与严谨，进行规则的自动学习，后者则模拟人类理解文本的方式，试图建立新的语言模型。
一点薄见！