神经网络是一种受人脑结构和功能启发的机器学习算法，旨在通过监督或无监督学习过程调整神经元网络的权重来学习数据中的模式和关系。神经网络已被广泛用于解决机器学习问题，其中就包括自然语言处理。不过尽管神经网络已成为自然语言处理(NLP)的主要方法，但还有一些其他模型不使用神经网络。这里有些例子：
基于规则的模型：这些模型依赖于手动定义的规则和启发式方法来处理和分析文本。基于规则的模型对于命名实体识别或文本分类等简单的NLP任务非常有效。但是，它们处理复杂语言的能力通常有限，并且可能无法很好地泛化到新数据。
概率模型：这些模型使用统计模型来分析文本。如朴素贝叶斯模型，它根据文档中特定单词的出现来计算给定文档属于某个类别的概率。另一个模型例子是隐马尔可夫模型(HMM)，它对给定隐藏状态的单词序列的概率进行建模。
向量空间模型：这些模型将文本表示为高维空间中的向量，其中每个维度对应一个单词或短语。举个例子，潜在语义分析(LSA)，它使用奇异值分解(SVD)将文档和术语映射到可以计算相似性的低维空间。
符号模型：这些模型将文本表示为符号结构，例如语义图或逻辑公式。举个例子，语义角色标记(SRL)模型，它识别句子中不同单词的角色，主语、宾语、动词等并将它们表示为图形。
虽然这些模型对于某些任务可能是有效的，但与基于神经网络的模型相比，它们在处理复杂语言方面的灵活性和处理能力通常较差。近年来，神经网络彻底改变了NLP，并在许多任务上取得了最先进的性能，特别是随着Transformers和GPT等模型的出现。
