自然语言处理（NLP）作为人工智能的重要分支，其期末考核关系到同学们的学术成绩与实际能力。本文将重点梳理NLP期末考核的重点内容，以期帮助同学们更好地应对考试。首先，我们聚焦于语音识别，该部分考核常涉及声学模型、语言模型等，需要考生对其原理和应用进行深入理解。其次，文本分析是考核的另一焦点，包括词法分析、句法分析等，考生需掌握不同的文本处理技术。机器翻译作为应用领域，其考核点主要包括翻译模型、语料库构建等，考生应具备相关算法和模型的知识。最后，我们关注NLP的未来发展，包括预训练模型、迁移学习等热点，以便同学们紧跟行业趋势。通过本文的深度解读，相信同学们能更好地理解NLP期末考核的重点，提高复习效率。