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认知计算和自然语言处理 (NLP) 的融合代表了人工智能的革命性发展，它允许创建能够以自然而有意义的方式学习、推理和与人交流的系统。本文探讨了这些技术的融合，并强调了它们如何结合起来形成能够理解和解释人类语言的智能系统。本文介绍了 NLP 中认知计算技术的全面分类，对改善机器理解和语言生成的关键工具和技术进行了分类。本文还探讨了实际应用，特别是使用基于人工智能的高级工具来提高视障人士的可访问性，以及分析社交网络上的政治话语，这些技术可以洞察公众情绪和信息动态。尽管取得了重大成就，但仍存在一些挑战。解决包括人工智能偏见、数据隐私和社会影响在内的道德问题对于负责任的部署至关重要。语言复杂性带来了解释挑战，而多模态数据中的偏见和现实世界的部署困难则影响模型的性能和可扩展性。提出了未来的方向来克服这些挑战，通过提高模型的鲁棒性、泛化和可解释性，以及增强数据隐私和可扩展、资源高效的部署。因此，本文全面介绍了当前的进展，并概述了认知计算和 NLP 负责任和包容的未来路线图。
认知计算在 NLP 中的作用
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