伴随自然语言处理任务复杂度提升，传统神经网络模型面临计算效率与存储需求的挑战，本文聚焦神经网络稀疏化技术在 NLP 任务中的工程实现，系统梳理稀疏化技术分类与核心机制，包括结构化与非结构化稀疏化方法，以及 L1正则化、动态网络手术等数学约束设计，通过理论分析与实验验证，文章提出面向 NLP 任务的稀疏化模型构建方法，涵盖非结构化权重剪枝、结构化通道剪枝及混合专家模型优化策略，并设计动态稀疏训练技术以平衡模型精度与稀疏度，实验结果表明，稀疏化模型在保持任务精度的同时，显著降低参数量与计算复杂度。文章创新性地结合生物视觉皮层稀疏认知机理，给 NLP 模型设计予以有力支撑，具有重要工程实践价值。