摘要
本文针对自然语言处理中的问题与挑战，以及其优化策略进行了综述。首先，我们介绍了自然语言处理的研究背景，包括其在人工智能领域的重要性和应用价值。然后，我们明确了研究目的和意义，以及本文的研究内容。接着，我们介绍了自然语言处理的相关概念和理论基础，包括自然语言处理和人工智能算法的概述，以及常用的自然语言处理算法和相关理论基础。然后，我们详细探讨了自然语言处理中的问题现状，包括文本分类与情感分析的挑战，命名实体识别的困难之处，句法分析与语义理解的难点，以及机器翻译中的瓶颈与限制。最后，我们提出了自然语言处理中的优化策略，包括基于深度学习的算法优化，引入注意力机制的方法，使用迁移学习改善性能，以及结合多模态数据的策略。本文通过对自然语言处理领域的综合分析，为后续研究和实践提供了参考与指导。
关键词：自然语言处理；人工智能算法；优化策略
Abstract
This paper reviews the problems and challenges in natural language processing, as well as its optimization strategies. First, we introduce the research background of natural language processing, including its importance and application value in the field of AI. Then, we clarified the purpose and significance of the study and the content of this article. Next, we introduce the related concepts and theoretical foundations of NLP, including an overview of NLP and artificial intelligence algorithms, as well as the commonly used NLP algorithms and related theoretical foundations. Then, we explore in detail the current situation of problems in natural language processing, including the challenges of text classification and emotion analysis, the difficulties of naming entity recognition, the difficulties of syntactic analysis and semantic understanding, as well as the bottlenecks and limitations in machine translation. Finally, we propose optimization strategies in natural language processing, including deep learning-based algorithm optimization, methods to introduce attention mechanisms, improved performance using transfer learning, and strategies that combine multimodal data. The comprehensive analysis of the field of natural language processing provides reference and guidance for subsequent research and practice.
Keywords：Natural language processing; artificial intelligence algorithm; optimization strategy
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
（一）研究背景 1
（二）研究目的 1
（三）研究意义 2
（四）研究内容 3
二、相关概念及理论基础 4
（一）自然语言处理概述 4
（二）人工智能算法概述 4
（三）自然语言处理中的常用算法 5
（四）相关理论基础介绍 5
三、目前自然语言处理中的问题现状 7
（一）文本分类与情感分析的挑战 7
（二）命名实体识别的困难之处 7
（三）句法分析与语义理解的难点 8
（四）机器翻译中的瓶颈与限制 8
四、自然语言处理中的优化策略 10
（一）基于深度学习的自然语言处理算法优化 10
（二）引入注意力机制的自然语言处理方法 10
（三）使用迁移学习改善自然语言处理性能 11
（四）结合多模态数据的自然语言处理策略 11
结 论 13
参考文献 14
本文针对自然语言处理中的问题与挑战，以及其优化策略进行了综述。首先，我们介绍了自然语言处理的研究背景，包括其在人工智能领域的重要性和应用价值。然后，我们明确了研究目的和意义，以及本文的研究内容。接着，我们介绍了自然语言处理的相关概念和理论基础，包括自然语言处理和人工智能算法的概述，以及常用的自然语言处理算法和相关理论基础。然后，我们详细探讨了自然语言处理中的问题现状，包括文本分类与情感分析的挑战，命名实体识别的困难之处，句法分析与语义理解的难点，以及机器翻译中的瓶颈与限制。最后，我们提出了自然语言处理中的优化策略，包括基于深度学习的算法优化，引入注意力机制的方法，使用迁移学习改善性能，以及结合多模态数据的策略。本文通过对自然语言处理领域的综合分析，为后续研究和实践提供了参考与指导。
关键词：自然语言处理；人工智能算法；优化策略
Abstract
This paper reviews the problems and challenges in natural language processing, as well as its optimization strategies. First, we introduce the research background of natural language processing, including its importance and application value in the field of AI. Then, we clarified the purpose and significance of the study and the content of this article. Next, we introduce the related concepts and theoretical foundations of NLP, including an overview of NLP and artificial intelligence algorithms, as well as the commonly used NLP algorithms and related theoretical foundations. Then, we explore in detail the current situation of problems in natural language processing, including the challenges of text classification and emotion analysis, the difficulties of naming entity recognition, the difficulties of syntactic analysis and semantic understanding, as well as the bottlenecks and limitations in machine translation. Finally, we propose optimization strategies in natural language processing, including deep learning-based algorithm optimization, methods to introduce attention mechanisms, improved performance using transfer learning, and strategies that combine multimodal data. The comprehensive analysis of the field of natural language processing provides reference and guidance for subsequent research and practice.
Keywords：Natural language processing; artificial intelligence algorithm; optimization strategy
目 录
摘要 I
Abstract II
一、绪论 1
（一）研究背景 1
（二）研究目的 1
（三）研究意义 2
（四）研究内容 3
二、相关概念及理论基础 4
（一）自然语言处理概述 4
（二）人工智能算法概述 4
（三）自然语言处理中的常用算法 5
（四）相关理论基础介绍 5
三、目前自然语言处理中的问题现状 7
（一）文本分类与情感分析的挑战 7
（二）命名实体识别的困难之处 7
（三）句法分析与语义理解的难点 8
（四）机器翻译中的瓶颈与限制 8
四、自然语言处理中的优化策略 10
（一）基于深度学习的自然语言处理算法优化 10
（二）引入注意力机制的自然语言处理方法 10
（三）使用迁移学习改善自然语言处理性能 11
（四）结合多模态数据的自然语言处理策略 11
结 论 13
参考文献 14
