李煜辉：发现自然语言处理技术的原始力量

众所周知，计算机视觉早已成为AI核心技术之一，但自然语言处理（NLP）作为计算机识别和掌握自然语言（人类语言）的核心技术同样具有重要意义。自然语言处理技术在智能客服、智能翻译、信息抽取、情感分析等应用场景中得到了广泛应用。

近年来，NLP在深度学习和预训练模型大幅发展的驱动下，效果有了大幅提升。BERT模型是自然语言处理领域的一个划时代的革命，它基于Transformer网络，利用预训练和Fine-tuning技术，在众多中文NLP任务中都取得了最佳效果，包括文本分类、问答系统、语言生成等。

在自然语言处理技术的不断更新换代中，NLP的奥秘也逐渐揭示出来。在预训练时，计算机将大量的人类语言数据输入，学习相应的语言规则、概念和语义，并在以后的Fine-tuning训练中用这些知识去解决不同的NLP任务。数据量和标注质量的提高，使得预训练模型效果与日俱增，进一步提升了NLP技术的水平和应用前景。

然而，NLP技术的应用还有很长的路要走。在技术应用中还存在很多问题，比如语义理解不足、情感分析不准确等，这些问题亟需技术工作者进一步开展研究。我们相信，在未来的发展中，NLP技术将会变得更加智能化、人性化，并能够更好地服务于人类生产和生活的各个方面。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
自然语言处理技术作为计算机识别和掌握自然语言的核心技术，在智能客服、智能翻译、信息抽取、情感分析等应用场景中得到了广泛应用。随着深度学习和预训练模型的发展，NLP的效果得到了大幅提升。但是NLP技术的应用还需要进一步研究解决问题。未来，NLP技术将会智能化、人性化，并更好地服务于人类生产和生活的各个方面。