【摘 要】
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随着计算机科学的不断发展与广泛应用，进一步做好人机交互设计，实现信息内容的实时共享与传输已成为研究者需要攻克的关键问题。本文以自然语言处理技术的概述及其应用价值作为切入点，分析了现阶段自然语言处理技术应用面临的主要难点，并针对训练文本录入、文本模型分析、素材分类与储存、训练场景识别、智能场景切换、素材替换与改进等几个角度阐述了人工智能背景下自然语言处理系统的功能实现策略，供相关研究者进行参考。
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随着计算机科学的不断发展与广泛应用，进一步做好人机交互设计，实现信息内容的实时共享与传输已成为研究者需要攻克的关键问题。本文以自然语言处理技术的概述及其应用价值作为切入点，分析了现阶段自然语言处理技术应用面临的主要难点，并针对训练文本录入、文本模型分析、素材分类与储存、训练场景识别、智能场景切换、素材替换与改进等几个角度阐述了人工智能背景下自然语言处理系统的功能实现策略，供相关研究者进行参考。
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