在信息爆炸的互联网时代，网络谣言作为一种特殊的信息形态，其快速传播与广泛影响已成为一个不容忽视的社会现象。在当下的学术研究语境中，自然语言处理（Natural Language Processing，以下简称NLP）技术于近年来经历了高速的演进历程。这一技术在谣言治理这一特定领域中，正逐步彰显出极为广阔的应用潜力与前景。NLP技术作为人工智能学科体系内的关键构成分支，其核心研究目标聚焦于探索计算机系统对于人类自然语言的理解与处理机制。NLP技术以自然语言为主要研究主体，借助计算机技术手段，对自然语言进行系统性的分析、精准的理解以及高效的处理。在此过程中，NLP技术运用量化研究方法，对语言信息进行深度挖掘与解析，进而构建起一套适用于人机交互场景的语言描述体系。通过对人类自然语言处理能力的模拟，NLP技术能够对文本信息实施深层次的语义理解与智能化的特征分析，由此衍生出机器翻译、情感倾向分析、文本内容生成、语音信号识别等一系列多元化的应用场景。这些应用成果为解决复杂语句在理解与生成过程中所面临的诸多难题，提供了坚实且强大的技术保障与支撑。 然而，尽管NLP在网络谣言识别中的应用广泛，但也面临着诸多挑战。谣言文本往往具有模糊性、多样性及隐蔽性等特点，使得NLP技术对其特征提取和模型训练的过程变得更为复杂；不同文化背景下的谣言传播机制也存在差异，需要针对不同地域、不同语言环