最近几年来，语言生成技术（language generation technology）的发展，特别是GPT（Generative Pre-trained Transformer）模型的飞速发展，使得自然语言处理领域的研究者和开发者开始将主要精力投入到该领域。但是，这类“被掩盖”的技术并不是唯一GPT，还有许多其他值得我们关注的技术。

自然语言处理中的语言理解技术（language understanding）也是一个值得探讨的领域。它的主要目的是让计算性能够理解人类的自然语言，并根据语言输入做出相应的反应。这类技术可以用来构建对话系统、智能客服、问答系统等等。虽然与语言生成技术相比，语言理解技术的发展相对滞后，但是它依然是值得我们关注的一个领域。

自然语言处理中的信息抽取技术（information extraction）也是一个颇受注视的技术。它的主要目的是从大量的文本数据中提取有用的信息，比照实体、关系、事件等等。信息抽取技术可以用来构建自动化的知识图谱、舆情份析系统、金融风险预警等等。信息抽取技术的研究和利用也是十分广泛的，但是在当前语言生成技术的热潮下，该领域的发展却显得有些低调。

除以上两个领域，自然语言处理中还有一些其他的技术也值得我们关注。比如，机器翻译技术、语音辨认技术等等。这些技术也都有广泛的研究和利用，但是却被语言生成技术的高调所掩盖，不免让人觉得有些遗憾。

固然，语言生成技术的发展也有其不可替换的重要性。它的应用范围比较广泛，比如自动文摘、自动写作、智能客服等等。语言生成技术的飞速发展也为我们的生活带来了改变。但是，我们需要认识到的是，自然语言处理技术不单单是语言生成技术，其他领域也有侧重要的作用和进展，我们需要保持关注和探究，以更好地推动自然语言处理技术的发展。

在不断探究和发掘进程中，我们也许还会发现更多的“被掩盖”的技术，它们也有侧重要的作用和前景。因此，让我们一起保持跟进和思考，为自然语言处理技术的发展贡献我们的气力。

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