自然语言处理（Natural Language Processing）的发展历程

自然语言处理（NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在让计算机能够理解和处理人类自然语言的方式。随着时间的推移，NLP领域经历了许多关键的发展阶段，不断推动着语言技术的进步和创新。本文将回顾NLP领域的发展历程，并提供一些相关的源代码示例。

1. 规则驱动阶段（1950s-1990s）
   在NLP的早期阶段，研究人员主要采用规则驱动的方法来处理自然语言。这些方法基于人工设计的规则集，用于解析和理解文本。以下是一个简单的Python代码示例，演示了如何使用规则来提取文本中的关键信息：

import re

def extract_information(text):
    # 定义规则
    pattern = r"(\w+) is (\w+)"
    
    # 提取信息