在 自然语言处理 （NLP）领域，随着技术的不断发展，出现了四个主要的范式，它们分别是：非 神经网络 时代的完全监督学习、基于神经网络的完全监督学习、预训练-精调范式和预训练-提示-预测范式。 这些范式的发展代表了NLP技术的演进历程，每种范式都有其独特的贡献和影响。 首先，非神经网络时代的完全监督学习（特征工程）主要通过提取自然语言语料库中的特征，利用特定的规则或数学、统计学的模型进行特征匹配和利用，完成特定的NLP任务。