深度学习在自然语言处理（NLP）中面临诸多挑战，主要包括以下几点：

1. 语言复杂性：语言学中存在大量的语法、语义和修辞规则，人类能够轻松掌握这些规则，但对于计算机而言却非常困难。此外，一种语言往往有多种不同的表达方式，这对深度学习模型来说是一个挑战。

2. 语境理解：很多时候，一个单词或短语的含义取决于它所在的语境。深度学习模型在理解语境方面的能力还有很大的提升空间。

3. 处理非结构化数据：自然语言文本往往是非结构化的数据，这增加了对文本理解和处理的难度。为了让深度学习模型能够有效地处理非结构化文本数据，研究人员需要设计出更优秀的数据预处理方法和模型架构。

4. 训练数据不足：深度学习模型通常需要大量的训练数据才能取得优异的效果，但在自然语言处理领域中，由于语种、方言、语体等因素的限制，很多任务的训练数据非常有限。

5. 文本多样性：自然语言文本具有极高的多样性，例如不同的语种、方言、行话、俚语等。这让深度学习模型难以适应所有类型的文本，需要不断更新和优化模型以适应不同的文本数据。

6. 模型可解释性：深度学习模
深度学习在自然语言处理中的主要挑战是什么？