自然语言处理机制的核心流程是自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。前者让计算机解析人类语言的含义，后者使其生成符合语境的自然语言文本。这两大流程共同构成了人机交互的桥梁，支撑了机器翻译、智能客服等广泛应用。
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自然语言理解（NLU）
计算机通过词法、句法、语义和语用分析逐层拆解文本。例如，词法分析识别单词属性，句法分析确定句子结构，语义分析提取真实意图，而语用分析结合上下文推断隐含信息。这一流程的难点在于语言的多义性和动态性，需依赖深度学习模型提升准确率。 -
自然语言生成（NLG）
从结构化数据到流畅文本的转换需经历内容规划、句子聚合、语法化等步骤。例如，天气预报系统将气象数据转化为“今日有雨，记得带伞”的提示。生成质量取决于语境适配性和语言的自然度，当前基于Transformer的模型显著提升了表达灵活性。
随着预训练模型的普及，NLU与NLG的协同效率大幅提升。未来，结合多模态数据的处理能力将进一步拓展自然语言处理的边界。
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