总结：NLP的技术框架与未来趋势

自然语言处理通过"理解"与"生成"两大核心任务，构建了人机交互的语言桥梁。从技术路径看，传统机器学习与深度学习各有优劣，而预处理步骤是所有任务的基础。当前，NLP已在情感分析、聊天机器人等场景中落地，但仍面临语言歧义、知识依赖等挑战。

未来，随着预训练模型（如GPT系列）的进化、多模态融合（语言+图像+语音）的发展，NLP将向更接近人类理解能力的方向迈进，推动智能助手、自动写作、跨语言沟通等领域的革命性突破。同时，NLP在医疗、法律、教育等专业领域的深度应用也将成为重要发展方向，为各行业带来效率提升与创新可能。