毕业论文上的分类号为： 中文语言处理
本文旨在探讨中文语言处理领域的最新发展，包括自然语言处理(NLP)和机器翻译(MT)等方面。本文将介绍近年来的研究成果，包括深度学习、多模态输入、文本生成等新技术，以及它们在中文语言处理中的应用。
近年来，随着深度学习技术的发展，中文语言处理领域取得了很多进展。深度学习在NLP中的应用已经成为主流方法之一，包括词向量模型、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等。这些方法在中文文本分类、情感分析、命名实体识别等任务中取得了很好的效果。
在机器翻译方面，多模态输入方法已经成为当前研究的热点。多模态输入方法包括跨模态文本嵌入(MTE)、多任务学习(MF)等方法，这些方法可以通过融合不同的输入信息来提高机器翻译的准确性。
除了新技术的应用外，文本生成方法也是中文语言处理领域的一个热门研究方向。文本生成方法可以通过生成与输入文本相似的文本来提高机器翻译的准确性，也可以用于自动写作、智能客服等领域。
总结起来，中文语言处理领域的研究正在不断取得进展，未来还会有更多的新技术和应用出现在这个领域中。本文旨在介绍这些最新的研究成果，为该领域的研究者和从业者提供一些参考和借鉴。