Décrire les contributions de l'apprentissage en profondeur au domaine du traitement du langage naturel.
 L'apprentissage en profondeur a considérablement modifié le traitement du langage naturel (TAL). Cela a permis à de meilleurs modèles de traiter avec précision une plus grande complexité du langage, tout en étant capables de saisir efficacement le sens du texte. L'apprentissage en profondeur a considérablement amélioré la précision des tâches PNL existantes, y compris des sujets tels que l'analyse des sentiments, la traduction automatique et la récupération d'informations. Cela a également permis aux systèmes NLP de mieux comprendre le contexte dans lequel le langage est utilisé, leur permettant de déduire un sens plus précis et d'analyser avec précision les données conversationnelles. Dans l'ensemble, l'apprentissage en profondeur a révolutionné le traitement du langage naturel et permis de nouvelles avancées dans le domaine.