Давайте разберем каждое из утверждений и определим, какие из них неверны.

1. Методы кластеризации текстов обязательно требуют разметки людьми.

   Это утверждение неверно. Методы кластеризации, такие как K-средние или иерархическая кластеризация, являются методами обучения без учителя. Они не требуют предварительной разметки данных людьми. Кластеризация основывается на анализе структуры данных и выявлении групп, не полагаясь на заранее известные метки.

2. Обработка естественного языка и лингвистика — это одно и то же.

   Это утверждение также неверно. Обработка естественного языка (NLP) — это область компьютерных наук, которая занимается взаимодействием между компьютерами и человеческим языком. Лингвистика же — это наука, изучающая язык как таковой, его структуру, функции и использование. Хотя эти две области пересекаются, они не идентичны.

3. Задачу языкового моделирования часто формулируют как задачу предсказания следующего слова.

   Это утверждение верно. Языковое моделирование действительно часто заключается в предсказании следующего слова в последовательности на основе предыдущих слов. Это одна из основных задач в NLP, которая используется в различных приложениях, таких как автозаполнение текста и система перевода.

4. Каждая задача NLP имеет во всех языках примерно одинаковую сложность.

   Это утверждение неверно. Разные языки имеют различные структуры, грамматику и особенности, что может значительно влиять на сложность задач NLP. Например, языки с богатой морфологией могут представлять большую сложность для обработки, чем языки с более простой грамматикой.

Таким образом, неверные утверждения: первое, второе и четвертое.