端到端自然语言处理是一种自然语言处理方法，它尝试将自然语言处理任务作为一个整体来解决，而不是将其拆分成多个独立的子任务。这种方法的核心思想是利用深度学习技术，构建一个能够直接从原始文本输入生成最终输出的模型，而不需要进行繁琐的特征工程或手工设计规则。

在端到端自然语言处理中，模型的输入通常是原始的文本数据，例如句子、段落或文档，而输出则是与任务相关的标签、分类或生成文本等。模型通过学习从输入到输出的映射关系，能够自动地提取文本中的有用信息，并完成相应的自然语言处理任务。

端到端自然语言处理的优点在于它可以避免繁琐的特征工程，减少了对领域知识和手工设计规则的依赖，同时也能够处理复杂的语言现象和上下文信息。然而，这种方法也存在一些挑战，例如需要大量的标注数据来训练模型，以及模型的可解释性较差等。

目前，端到端自然语言处理已经在多个领域取得了显著的成功，例如机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。