RNN 网络的结构适合处理文本翻译、语音识别等时间序列数据，其隐藏状态具有“记忆”能力，但无法解决长距离依赖问题，因此无法应用于自然语言处理。（）A. 对B. 错

考查要点：本题主要考查对循环神经网络（RNN）及其在自然语言处理（NLP）中应用的理解，特别是对长距离依赖问题的认识。

关键思路：

1. RNN的基本能力：RNN通过隐藏状态处理时间序列数据，具有记忆能力，适用于文本翻译、语音识别等任务。
2. 长距离依赖问题：标准RNN在处理长序列时，难以保持长期依赖关系（如早期输入对晚期输出的影响），但这一问题并非完全不可解决。
3. 实际应用中的权衡：虽然RNN在长距离依赖上表现有限，但通过改进型结构（如LSTM、GRU）或与其他模型（如Transformer）结合，仍可应用于NLP。

破题关键：题目中“无法应用于自然语言处理”的表述过于绝对，需判断其是否成立。

题目核心矛盾：
题目认为RNN因无法解决长距离依赖问题，故无法应用于NLP。但这一结论存在以下问题：

1. RNN的实际应用：RNN在NLP中仍有广泛应用，例如早期的机器翻译、文本生成等任务。
2. 改进方法的存在：通过引入门控机制（如LSTM、GRU）或注意力机制，可有效缓解长距离依赖问题。
3. 现代技术的补充：即使在长距离依赖突出的场景中，RNN也可与其他模型（如Transformer）结合使用，而非完全被取代。

结论：题目中的表述错误，RNN虽然存在局限性，但并未因此完全退出NLP领域。