重写下面这段文本：很高兴为您提供一篇我在预训练时用到的中文文章：

标题：深度学习在自然语言处理领域的应用与展望

自然语言处理（NLP）作为人工智能领域中的一个重要分支，近年来受到了越来越广泛的关注。深度学习作为NLP领域的主要技术手段，已经在机器翻译、情感分析、问答系统等多个任务中取得了令人瞩目的成果。

深度学习在NLP中主要使用神经网络模型实现。其中，循环神经网络（RNN）是一种经典模型，适用于处理序列数据，例如文本数据。在RNN模型基础上，长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元网络（GRU）等模型进一步加强了信息的记忆和选取能力，提高了模型的性能。

除了上述模型外，卷积神经网络（CNN）也被广泛应用于NLP领域，特别是在文本分类任务中取得了良好的效果。另外，注意力机制是一种可以提高模型效果的重要技术手段，已经被应用于机器翻译、文本摘要等任务中。

虽然深度学习在NLP中已经取得了一定的成果，但仍然存在许多难题需要解决。例如，如何处理中文语言的特点，如同音字等问题；如何处理过度依赖于表面形式的NLP任务，如命名实体识别等问题。这些挑战将会激励更多的研究人员加入到NLP领域，并持续推动这一领域的进步。
以下是重写的文本：

我很高兴能提供一篇我在预训练时使用的中文文章，题为“深度学习在自然语言处理领域的应用与展望”。自然语言处理（NLP）这个人工智能领域的一个重要分支，近年来备受关注。深度学习是在机器翻译、情感分析、问答系统等多个任务中取得了显著成果的NLP领域的主要技术手段。在NLP中，深度学习会运用神经网络模型，其中循环神经网络（RNN）是一种经典模型，适合处理序列数据，例如文本数据。在RNN模型的基础上，长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元网络（GRU）等模型会进一步加强信息的存储和选择功能，提升模型性能。此外，卷积神经网络（CNN）在文本分类任务中被广泛应用，而注意力机制已经成为一种提高模型效果的重要技术手段，并被应用于机器翻译、文本摘要等任务中。

尽管深度学习在NLP方面已经取得了一定程度的成果，但仍然需要解决很多难题。如，如何处理中文语言的独特特点，例如同音字等问题；如何解决过分依赖表面形式的NLP任务，例如命名实体识别等问题。这些挑战将激发更多研究人员加入到NLP领域，并持续推动该领域的进步。