深度学习是机器学习领域中的一个新的研究方向，它使用神经网络模型来模拟人脑的神经元之间的连接，从数据中提取高级抽象特征，并用于预测、分类、生成等任务。深度学习的核心思想是通过多层神经网络来学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字、图像和声音等数据的解释有很大的帮助。

在计算机语言处理领域，深度学习已经取得了显著的成就。它被广泛应用于自然语言处理(NLP)、语音识别、计算机视觉等领域。在自然语言处理方面，深度学习可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。

例如，使用循环神经网络(RNN)可以学习文本数据的时序关系，并用于预测下一个单词或句子。使用卷积神经网络(CNN)可以学习文本数据的局部特征，并用于文本分类或情感分析。

在语音识别方面，深度学习可以用于语音到文本的转换、语音合成等任务。

例如，使用基于深度学习的语音识别系统可以实现高精度的语音转写和语音识别。在计算机视觉方面，深度学习可以用于图像分类、目标检测、人脸识别等任务。例如，使用卷积神经网络(CNN)可以学习图像数据的空间特征，并用于图像分类或目标检测。

总之，深度学习是一种强大的机器学习算法，它可以模拟人脑的学习方式，从数据中提取高级抽象特征，并用于计算机语言处理领域的各种任务。随着技术的不断发展，深度学习在计算机语言处理领域的应用也将越来越广泛。