文章探讨了理解自然语言处理 (NLP) 复杂性的必要性。NLP 涉及使用计算机分析和生成人类语言,是一个具有挑战性的领域,因为语言具有细微差别和歧义性。文章强调了上下文的重要性,因为单词的含义可能因其周围环境而异。此外,文章建议使用预训练模型和持续学习来增强 NLP 系统的能力。通过了解 NLP 的复杂性,我们可以开发更有效和准确的语言处理技术。 (注:系统自动识别,请以正文为准。)
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