摘 要
随着信息技术的迅猛发展，自然语言处理（NLP）作为人工智能领域的重要分支，已成为推动智能化社会的关键技术之一。本研究旨在探讨近年来人工智能在自然语言处理中的最新进展，重点分析深度学习模型及其变体对任务性能的提升作用。研究通过系统梳理基于Transformer架构的预训练模型，如BERT、GPT和T5等，并结合具体应用场景，评估其在文本生成、情感分析、机器翻译和问答系统中的表现。结果表明，大规模预训练与微调策略显著提高了模型对复杂语义的理解能力，同时跨语言迁移学习进一步拓展了技术的适用范围。此外，本研究还提出了一种融合多模态信息的改进框架，有效解决了单一文本数据难以捕捉完整语境的问题，从而提升了模型的鲁棒性和泛化能力。研究表明，当前自然语言处理技术已从单纯的规则驱动转向数据驱动与知识引导相结合的新范式，为未来智能化应用奠定了坚实基础。这一创新性框架不仅优化了传统方法的局限，还为跨学科领域的深度融合提供了新思路，具有重要的理论价值和实际意义。
关键词：自然语言处理；深度学习模型；Transformer架构；多模态信息融合；跨语言迁移学习
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
1 绪论 1
1.1 人工智能与自然语言处理的背景 1
1.2 当前研究现状与关键挑战 1
1.3 研究方法与技术路线 2
2 自然语言处理的核心技术进展 2
2.1 词嵌入与语义表示技术 2
2.2 句法分析与结构化建模 3
2.3 机器翻译的技术突破 3
3 深度学习在自然语言处理中的应用 4
3.1 基于Transformer的模型架构 4
3.2 预训练语言模型的发展 5
3.3 对话系统中的深度学习技术 6
4 自然语言处理的实际应用场景与未来趋势 6
4.1 文本生成与内容创作 6
4.2 情感分析与社会计算 8
4.3 跨领域融合与技术展望 8
结论 10
致 谢 11
参考文献 12
