给出一篇英文论文的摘要并翻译成中文。



英文论文摘要:

Recent developments in natural language processing (NLP) have led to remarkable gains in language modeling, machine translation, sentiment analysis, and various natural language understanding (NLU) tasks. In this paper, we provide a comprehensive survey of empirical and theoretical advancements in deep learning models for NLP, focusing on neural network architectures, optimization techniques, and large-scale corpora. We also examine recent trends such as pretraining and multi-task learning, and discuss the key challenges and open problems in the field, such as the tendency of NLP models to exploit spurious statistical patterns and the lack of robustness and interpretability in neural representations.
摘要：

自然语言处理（NLP）中近期的发展已经在语言建模、机器翻译、情感分析和各种自然语言理解（NLU）任务中取得了显著的增益。本文综述了深度学习模型在NLP中的实证和理论进展，重点关注神经网络结构、优化技术和大规模语料库。我们还探讨了预训练和多任务学习等最近的趋势，并讨论了该领域的主要挑战和未解决的问题，例如NLP模型倾向于利用虚假的统计模式以及神经表示的缺乏鲁棒性和可解释性。


翻译：

最近自然语言处理（NLP）的发展在语言建模、机器翻译、情感分析和各种自然语言理解（NLU）任务中有了显著提高。本文对深度学习模型在NLP方面的实证和理论进展进行了全面综述，特别关注神经网络结构、优化技术和大规模语料库。同时，我们还考察了最近的趋势，如预训练和多任务学习，并讨论该领域面临的主要挑战和未解决的问题，例如NLP模型倾向于利用虚假的统计模式以及神经表示的缺乏鲁棒性和解释性。