本文章讨论了自然语言处理 (NLP) 中基于规则的系统和机器学习 (ML) 系统之间的区别。基于规则的系统使用手动编写的规则来分析文本，而 ML 系统使用算法从数据中学习。文章强调了基于规则的系统的可解释性和可控性，以及 ML 系统的准确性和自动化。尽管两者各有优势，但文章认为 ML 系统更有可能在未来 NLP 中发挥主要作用，因为它能够处理大量数据并适应不断变化的语言。 (注：系统自动识别，请以正文为准。)
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