AlphaGo的成功，使得人工智能的研究和应用变得炙手可热。自然语言处理作为人工智能领域的认知智能，成为大家关注的焦点，随着深度学习在图像识别、语音识别领域的大放光彩，人们对深度学习在NLP的价值也寄予厚望。而今随着发展，自然语言处理的趋势也在不断变化中。

语义表示—从符号表示到分布表示。自然语言处理一直以来都是比较抽象的，都是直接用词汇和符号来表达概念。从词汇的组合到短语、句子、成章，集合深度学习的方法。虽然一直都在做这些训练，而现在思路将和以前完全不同了。

学习模式—浅层学习到深度学习。浅层学习各个步骤是串联起来的，而深层学习是一步到位的端到端，而人为贡献的知识在深度学习中所占的比重大幅减少了，这也是深度学习网络结构的调整。

语言知识—从人工构建到自动构建。AlphaGo的快速成长告诉了我们，到最后它已经不怎么需要看棋谱了，因为它并不是简单的跟人学习，在最后它的学习和使用过程都会有可能超出人的想象。

文本理解与推理—从浅层分析向深度理解。阅读理解是现在竞争的一个很重要的点。阅读理解作为深入探索自然语言理解的一个平台，测试计算机是否理解一篇文章，以各种刁钻的角度问计算机，看计算机能否回答。

NLP+行业—与领域深度结合，为行业创造价值。现在各行业都已经将人工智能、自然语言处理等等运用到行业中去。以技术的革新推动行业内部自身的革新。如服务业的：智能客服，医疗业的：智能阅片等等。