自然语言处理（NLP）技术在当今的信息化社会中发挥着越来越重要的作用，它涉及文本分析、语音识别、机器翻译、信息检索等诸多领域。随着人工智能和大数据技术的发展，NLP技术也在不断地得到改进和应用。在众多的自然语言处理技术中，有一些被业界认为是比较靠谱且值得推荐的，本文将对其中几种常见的NLP技术进行介绍。

1. 词嵌入（Word Embedding）

词嵌入是指将单词或短语映射到实数域的向量上。在NLP中，词嵌入技术能够将文本转化为计算机能够理解的形式，从而方便进行后续的文本分析和处理。其中比较知名的词嵌入模型包括Word2Vec、GloVe和FastText等。词嵌入技术在语义分析、情感分析、命名实体识别等任务中表现出色，因此备受研究者和企业的青睐。

2. 序列模型（Sequence Model）

序列模型是指能够处理序列信息的模型，其中最为典型的代表是循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）。这些模型在语音识别、机器翻译、文本生成等任务中有着广泛的应用。此外，随着Transformer模型的发展，基于注意力机制的模型也成为了处理序列信息的重要选择，比如BERT、GPT等。这些模型在语言建模、文本分类、情感分析等领域表现出色。

3. 文本分类与情感分析（Text Classification and Sentiment Analysis）

文本分类技术能够对文本进行自动分类，是NLP中的一个重要任务。在实际应用中，文本分类技术在新闻分类、垃圾邮件过滤、情感分析等方面有着广泛的应用。近年来，基于深度学习的文本分类模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer等，取得了较好的效果，能够处理更加复杂的文本分类任务。

4. 信息抽取与问答系统（Information Extraction and Question Answering System）

信息抽取技术能够从非结构化文本中自动地抽取出结构化的信息，比如命名实体识别、关系抽取等。问答系统则能够根据用户提问，从大规模的文本数据库中找到答案并进行返回。这些技术在智能搜索引擎、智能客服、智能助手等方面有着广泛的应用。

总结来说，词嵌入、序列模型、文本分类、信息抽取和问答系统是自然语言处理领域中较为靠谱的技术。它们在各自的应用领域取得了较好的效果，并在实际场景中得到了广泛的应用。随着人工智能和大数据技术的不断发展，相信NLP技术在未来会有更加广阔的发展空间。