基于深度学习的自然语言处理技术进展分析

作　　者： 李鹏

摘　　要： 文章聚焦基于深度学习的自然语言处理技术进展，首先概述了自然语言处理技术中的深度学习应用及其优势，包括特征学习、长距离依赖捕捉及计算效率提升，同时指出其面临的数据需求、计算资源及可解释性挑战。随后，文章从预训练语言模型革新、多模态学习融合及低资源语言处理突破三方面展开分析：预训练模型通过双向编码、参数扩展及架构创新提升性能；多模态学习实现模态对齐与语义融合，推动跨模态认知；低资源语言处理则通过跨语言迁移、模型轻量化及无监督学习等技术实现突破与普惠化。

来　　源： 《信息产业报道》 2025-10