دهه ۱۹۵۰–۱۹۶۰: دوران نمادگرایی (Symbolic NLP)

• اولین تلاش‌ها با هدف ترجمه ماشینی (Machine Translation) آغاز شد.
• استفاده از قواعد دست‌نویس (Rule-based systems) مانند قواعد صرف و نحو.
• محدودیت: ناتوانی در پوشش پیچیدگی‌های زبان طبیعی.

دهه ۱۹۸۰–۱۹۹۰: رویکردهای آماری (Statistical NLP)

• انقلاب در استفاده از داده و آمار؛ معرفی مدل‌های n-gram.
• مدل‌های مبتنی بر احتمال برای پیش‌بینی توالی واژگان.
• الگوریتم‌های HMM برای برچسب‌گذاری نحوی (POS tagging).

دهه ۲۰۱۰ تا امروز: یادگیری عمیق و مدل‌های زبانی بزرگ

• ظهور شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN, LSTM) و سپس ترنسفورمرها (Transformer).
• معرفی مدل‌هایی چون BERT، GPT، T5.
• NLP از وظیفه‌محور به سمت مدل‌محور تغییر جهت داده است:
  اکنون مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توانایی انجام چندین وظیفه را دارند بدون نیاز به آموزش مجدد کامل.