NLP的未来取决于模型架构，培训技术以及与其他AI领域的集成。基于Transformer的模型将继续发展，重点是效率，可扩展性和可解释性。稀疏转换器和其他创新旨在降低处理大型数据集和长序列的计算成本。
多模式人工智能将NLP与视觉和音频处理相结合，将扩大NLP在视频字幕和语音激活系统等应用中的作用。此外，道德人工智能将发挥关键作用，强调NLP系统中的偏见缓解、公平性和可解释性。低资源语言支持和特定于域的模型将提高不同设置中的可访问性和性能。
由GPT-4等进步驱动的开放式生成模型将在对话代理、创意写作和个性化内容生成中推动更多类似人类的互动。NLP与边缘计算和物联网设备的集成将实现实时的上下文感知交互。总体而言，NLP的未来在于使系统更智能，更道德，更广泛地可访问。