深度學習是機器學習領域中的一個新的研究方向，它使用神經網絡模型來模擬人腦的神經元之間的連接，從數據中提取高級抽象特征，并用于預測、分類、生成等任務。深度學習的核心思想是通過多層神經網絡來學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。

在計算機語言處理領域，深度學習已經取得了顯著的成就。它被廣泛應用于自然語言處理(NLP)、語音識別、計算機視覺等領域。在自然語言處理方面，深度學習可以用于文本分類、情感分析、機器翻譯等任務。

例如，使用循環神經網絡(RNN)可以學習文本數據的時序關系，并用于預測下一個單詞或句子。使用卷積神經網絡(CNN)可以學習文本數據的局部特征，并用于文本分類或情感分析。

在語音識別方面，深度學習可以用于語音到文本的轉換、語音合成等任務。

例如，使用基于深度學習的語音識別系統可以實現高精度的語音轉寫和語音識別。在計算機視覺方面，深度學習可以用于圖像分類、目標檢測、人臉識別等任務。例如，使用卷積神經網絡(CNN)可以學習圖像數據的空間特征，并用于圖像分類或目標檢測。

總之，深度學習是一種強大的機器學習算法，它可以模擬人腦的學習方式，從數據中提取高級抽象特征，并用于計算機語言處理領域的各種任務。隨著技術的不斷發展，深度學習在計算機語言處理領域的應用也將越來越廣泛。