自然语言处理是人工智能领域中极具挑战性的方向，涉及语言理解、语义分析与生成等复杂任务。以下是几个关键领域的深入解析：
1. 深度学习模型
- Transformer架构：成为当前NLP任务的主流，如BERT、GPT系列模型。
- 预训练与微调：通过大规模语料训练模型，再针对特定任务进行优化。
- 多模态NLP：结合文本与图像/语音数据，提升模型理解能力。
2. 应用场景
- 机器翻译：如中英互译，依赖序列到序列模型。
- 情感分析：判断文本情绪倾向，广泛应用于舆情监控。
- 对话系统：基于强化学习的聊天机器人实现自然交互。
3. 扩展阅读
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