【摘 要】
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近年来，自然语言处理（NLP）因在分析与建模人类语言任务上的诸多成果而备受关注。当前，大规模预训练语言模型展现出强大的对话问答、文本生成能力，带来自然语言处理研究的新一轮热潮。自然语言处理在机器翻译、文本摘要、信息抽取等各领域应用广泛。文本首先讨论自然语言处理针对语言学四个不同层次文本信息的分析手段，对自然语言处理的基本任务组成进行概述。其次，讨论自然语言处理在具体下游任务中的应用现状，包括自然语
【机 构】
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新疆师范大学学报(哲学社会科学版)
【出 处】
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新疆师范大学学报(哲学社会科学版)
【基金项目】
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国家自然科学基金联合基金项目“人机协同翻译方法及关键技术研究”（U1908216）的阶段性成果；
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近年来，自然语言处理（NLP）因在分析与建模人类语言任务上的诸多成果而备受关注。当前，大规模预训练语言模型展现出强大的对话问答、文本生成能力，带来自然语言处理研究的新一轮热潮。自然语言处理在机器翻译、文本摘要、信息抽取等各领域应用广泛。文本首先讨论自然语言处理针对语言学四个不同层次文本信息的分析手段，对自然语言处理的基本任务组成进行概述。其次，讨论自然语言处理在具体下游任务中的应用现状，包括自然语言处理在具体任务中的应用历史、当前的研究趋势以及面临的挑战。最后，在大规模语言模型研究对数据集提出更高要求的背景下，对自然语言处理领域已有的数据集及评测基准集等进行讨论。
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