自然语言处理。

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·一、研究背景，自然语言处理。NLP是计算机科学、人工智能、语言学等多个领域的交叉学科，旨在使计算机理解和处理自然语言。近年来随着深度学习技术的发展，大型神经网络模型已经成为自然语言处理领域的主流方法。这些模型通常需要大量的训练、数据和计算资源，但在某些任务上取得了令人瞩目的成果，如机器翻译、文本分类、问答系统等。

与此同时传统的自然语言处理方法如规则引擎、有限状态自动机、决策树等，也在某些任务上表现出色，如文本纠错、语法分析、信息抽取等。但是这些传统方法在某些任务上可能存在一些局限性，如需要大量的手工构建规则、无法处理上下文信息等。

本研究将探讨大型神经网络模型与传统自然语言处理方法在自然语言处理任务中的应用和比较，旨在为自然语言处理领域的研究和应用提供新的思路和方法。

·二、当前现状。近年来，不断发展和优化，大型神经网络模型已经成为自然语言处理领域的主流方法。这些模型。