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题目：深度学习在自然语言处理中的应用

随着计算机硬件的迅猛发展和互联网信息的爆炸式增长，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)成为了当下最为热门的技术领域之一。NLP技术的最终目标是实现“人机对话”，即让计算机像人类一样理解和产生语言。

传统的NLP技术主要采用基于规则的方法，需要人工定义相应的规则并手动提取文字特征。但由于自然语言的复杂性和多样性，这种方法往往无法达到理想的效果。为了解决这一问题，近年来，深度学习技术被引入到了NLP中，取得了极大的成功。

深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，借助于大规模数据和强大的计算能力，可以自动从数据中学习到高层次的抽象特征。在NLP领域，深度学习可以通过构建语言模型、词嵌入等方式，将文本数据表示为密集向量，从而解决传统方法中维度灾难、稀疏性等问题。

以自然语言理解为例，深度学习可以通过构建LSTM、GRU等循环神经网络模型，实现对自然语言的语义理解。此外，借助预训练模型(如BERT、XLNet等)，可以实现对自然语言的预测、文本分类等任务。在机器翻译、情感分析、文本生成等领域，深度学习也都取得了优秀的效果。

不过，深度学习也面临着数据采样困难、模型不可解释性等问题。因此，未来的研究还需解决这些问题，才能更好地推广和应用深度学习技术于NLP领域。
以下是简化后的文本：

深度学习在NLP中获得了成功，它可以将文本数据表示为密集向量，从而解决传统NLP方法中遇到的问题。深度学习通过构建LSTM和GRU等模型实现自然语言理解，也可以通过预训练模型实现文本分类等任务。深度学习需要解决数据采样困难等问题才能更好地推广使用。