1. 词袋模型（Bag-of-Words Model）：最大略的自然措辞理解模型之一，将文本表示为词语的凑集，忽略了词语之间的顺序和语法构造。

十大年夜自然措辞理解模型_措辞_词语 智能问答

2. N-gram模型：基于词袋模型，考虑了相邻词语之间的关系，通过打算相邻词语的概率来预测下一个词语。

3. 词嵌入（Word Embedding）模型：将词语映射到低维向量空间，通过打算词语之间的相似度来理解文本。

4. 递归神经网络（Recursive Neural Network，RNN）：通过递归地处理文本的语法构造，实现对文本的理解和处理。

5. 是非期影象网络（Long Short-Term Memory，LSTM）：一种分外的RNN，能够更好地处理长序列数据，常用于自然措辞处理任务。

6. 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）：紧张用于图像处理，但也可以用于文本分类和情绪剖析等自然措辞处理任务。

7. 天生对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）：由天生器和判别器组成，通过对抗学习的办法天生逼真的文本。

8. 深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）：结合深度学习和强化学习的方法，通过与环境的交互来学习自然措辞理解。

9. 把稳力机制（Attention Mechanism）：通过对文本中不同部分的关注程度来实现对文本的理解和处理。

10. 预演习模型（Pretrained Model）：利用大规模的语料库进行预演习，然后在特界说务上进行微调，可以提高自然措辞理解的效果。

这些自然措辞理解模型在不同的任务和场景中具有不同的运用，如文本分类、情绪剖析、机器翻译等。
随着深度学习和自然措辞处理技能的发展，未来还会呈现出更多的自然措辞理解模型，为打算机理解和处理自然措辞供应更多的可能性。