硕士毕业论文的文献综述字数为1200左右，可以参考下述示例：
近年来，随着计算机科学和信息技术的不断发展，机器学习和深度学习等人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。在这些应用中，自然语言处理(NLP)技术是一个非常重要的领域，其应用范围广泛，包括机器翻译、问答系统、文本摘要、情感分析、智能客服等。本文旨在对近年来在NLP领域中取得的研究成果进行综述，以期为该领域的研究和应用提供一些参考和指导。
一、引言
自然语言处理(NLP)是计算机科学和语言学领域的交叉学科，旨在使计算机理解和处理自然语言。在NLP领域中，机器学习和深度学习等人工智能技术被广泛应用于文本分析和生成。这些技术可以通过学习大量文本数据，自动识别和分类语言中的实体、情感和上下文信息，从而实现文本处理和分析。
二、近年来在NLP领域中取得的研究成果
1. 文本分类
文本分类是NLP中的一个基本问题，其主要目的是将文本分为不同的类别。近年来，深度学习方法在文本分类领域取得了很大的进展。例如，使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等方法可以实现高效的文本分类。
2. 问答系统
问答系统是一种基于自然语言处理技术的智能客服系统，其目的是为用户提供智能、高效、个性化的服务。近年来，问答系统领域取得了很多进展，包括基于规则的方法、基于知识图谱的方法和基于机器学习的方法等。
3. 机器翻译
机器翻译是NLP领域中的一个重要问题，其主要目的是将一种自然语言翻译成另一种自然语言。近年来，机器翻译领域取得了很多进展，包括基于深度学习的方法、基于规则的方法和基于统计方法的方法等。
4. 情感分析
情感分析是一种分析文本中情感倾向的技术，其目的是识别文本中的情感信息，如正面情感、负面情感和中性情感等。近年来，情感分析领域取得了很多进展，包括基于深度学习的方法、基于统计方法和基于机器学习的方法等。
5. 智能客服
智能客服是一种基于自然语言处理技术的智能客服系统，其目的是为用户提供智能、高效、个性化的服务。近年来，智能客服领域取得了很多进展，包括基于机器学习的方法、基于深度学习的方法和基于规则的方法等。
三、未来研究展望
随着人工智能技术的不断发展，NLP技术在各个领域的应用也在不断扩展。未来，NLP技术将会进一步应用于更多领域，如智能推荐、语音识别、机器翻译、自然语言生成等。此外，NLP技术也需要更多的研究，以提高其准确性、效率和稳定性，以满足不断变化的需求。
综上所述，近年来在NLP领域中取得了很多进展，未来NLP技术将会在更多领域得到应用，并需要更多的研究。