2020年对于自然语言处理（NLP）来说是显着增长的一年。根据危机公关公司DEPR营销人员的见解，概述了加速采用该技术，该领域的进步以及分配给与NLP相关的项目的IT预算不断增加的趋势。凭借我们在各个行业中拥有的海量数据，很难质疑NLP可以如何更好地决定并根据客户，患者，行为，趋势以及您想要发掘的其他任何模式的见解采取有价值的行动。

随着功能的增强和NLP的广泛使用，推动这种提高趋势的力量也将发生变化。但是随着我们进入2021年，还有其他因素将帮助NLP继续其增长轨迹，并将对商业，研究和人类产生更大的影响。以下是需要注意的事项：

获奖组织将对NLP采取整体方法

与实施和扩展NLP项目一样，技术人才同样重要，从业务角度了解AI如何在产品中工作对成功至关重要。如果没有将其集成到临床工作流程中，并且不容易被医生信任和使用，那么最准确的患者风险预测模型将无济于事。如果交易团队不定期使用SEC文件进行实时分析，那么该系统就不会赚钱。必须围绕律师的执业方式设计电子发现系统，以使其不仅提供搜索结果以帮助赢得案件。人工智能技术只有被广泛使用才有用。

因此，组织内的所有学科都需要了解集成AI的好处，以及它将如何影响其工作职能。未能培训产品经理，设计人员，市场营销人员和销售专业人士并使他们积极参与设计AI和NLP系统的原因是为什么这么多项目在实践中不起作用。将这些计划锁定在数据科学团队中通常意味着将“ AI”流行语撒在业务上，并希望获得最好的结果。在整个组织中，对时间，教育和实践的投入将使来年的成功案例与技术落后者脱颖而出。

多语言产品将进一步使NLP民主化

在过去的几年中，如果您需要英语，普通话或其他少数几种语言以外的NLP支持，那么您基本上就不走运了。值得庆幸的是，最新的模型现已逐渐以多种语言提供。云提供商现在提供对一百多种语言的支持，而开源库现在支持超过50种语言。

随着诸如语言不可知的句子嵌入，零镜头学习以及最近公开使用多语言嵌入等新的研究进展，这将成为常态。对代码的更多访问和多种语言的可用性使全球竞争环境趋于公平，从而形成了更加多样化和包容的AI生态系统。

借助可用于生产环境的软件库，广泛的多语言功能，对预训练模型的更大访问权限以及日益增长的组织支持，进入门槛已大大降低。正如我们在其他形式的AI中看到的那样，随着NLP技术的进一步民主化，创造了真正的创新空间。尽管NLP过去几年的研究进展确实令人兴奋且具有基础性，但我们几乎没有摸索它一旦应用于现实世界的影响。