自然语言处理主要分为两类方法，即基于规则的方法和基于统计的方法。以下是具体分析：
一、基于规则的方法
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核心特点
依赖人工编写的规则和知识库，通过语法分析、语义分析等模块处理语言。例如使用上下文无关文法（CFG）和正则表达式。
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优点
- 逻辑清晰，解释性强，适用于特定场景（如问答系统）。
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缺点
灵活性不足，难以应对复杂语言现象，且规则总结困难。
二、基于统计的方法
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核心特点
通过大规模语料库训练统计模型（如HMM、CRF）或深度学习模型（如BERT、GPT），自动学习语言规律。
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优点
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适应性强，可处理复杂任务（如机器翻译、信息抽取）。
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需要大量数据支持，但泛化能力优于规则方法。
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三、补充说明
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深度学习方法 ：近年来成为主流，通过神经网络（如RNN、LSTM）和预训练模型（如Word2Vec、GPT）提升性能。
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任务分类 ：自然语言处理还包括自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG），但方法论仍以规则和统计为主。
规则方法适合特定场景，统计方法（及深度学习）则适用于更广泛的应用需求。
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