上述内容探讨了使用深度学习方法（如神经网络）来处理自然语言处理（NLP）任务面临的挑战。挑战包括数据稀疏、可解释性差以及神经网络模型对大量训练数据的需求。文章还讨论了潜在的解决方法，例如无监督学习、迁移学习和可解释性方法，以克服这些挑战并提高NLP任务的性能。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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