在自然语言处理（NLP）的领域中，一个长期存在的挑战是“语义鸿沟”——即机器理解和人类理解之间的差距，尽管近年来NLP技术取得了显著进展，但机器在处理复杂、多义和上下文相关的语言时仍面临困难。
为了跨越这一鸿沟，研究者们提出了多种方法，其中一种方法是利用大规模预训练模型，如BERT、GPT等，这些模型通过在海量文本数据上进行无监督学习，能够捕捉到语言的深层特征和语义关系，这些模型仍然需要大量的标注数据进行微调，以适应特定任务和领域。
结合多模态信息（如视觉、音频）也被视为一种有效的方法，因为多模态信息可以提供更丰富的上下文，有助于机器更好地理解语言的含义，这同样需要跨学科的合作和技术的融合。
跨越自然语言处理中的“语义鸿沟”是一个复杂而持续的挑战，需要多方面的努力和技术的不断进步。
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通过深度学习与知识图谱，缩小自然语言处理中的‘语义鸿沟’，促进更精准的语言理解。
通过深度学习与多语言预训练模型，可有效缩小自然语处理中的‘语义鸿沟’，促进跨文化交流的流畅性。
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