自然语言处理是人工智能领域的一个重要分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。以下是其核心内容与应用场景：
1. 核心技术
- 文本分析：包括分词、词性标注、情感分析等基础任务
- 机器学习模型：如RNN、Transformer、BERT等算法的应用
- 语言生成：对话系统、文章创作等自动化文本生成场景
- 多语言支持：通过语言模型适配不同语种的语义理解
2. 应用场景
- 智能客服（🤖）
- 信息检索（🔍）
- 机器翻译（🌐）
- 文本摘要（📝）
- 情感分析（💭）
3. 发展趋势
- 预训练模型：如GPT、ERNIE等大模型的持续优化
- 多模态融合：结合语音、图像等多类型数据提升理解能力
- 低资源语言处理：针对小语種的模型适配与数据增强
- 伦理与安全性：对抗偏见、隐私保护等技术规范
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