human: 列出三种在自然语言处理中使用的机器学习技术。
 bot: 在自然语言处理中，一种常用的机器学习技术是基于深度学习的模型，如卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）。这些模型可以通过学习大量的语料库来自动提取文本中的特征，并用于各种任务，如文本分类、命名实体识别和机器翻译。另一种常见的技术是基于统计的模型，如隐马尔可夫模型（HMM）和条件随机场（CRF），它们可以利用统计方法来建模文本中的序列关系和概率分布。此外，还有一种技术是基于规则的模型，如正则表达式和有限状态自动机，它们可以通过定义一系列规则来处理文本中的模式匹配和语法分析。