“自然语言处理”指的是“自然语言处理”。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是近年来科学界最流行的词汇之一，也是人工智能研究中最热门的领域之一。
自然语言处理促进了语言智能的不断发展和突破，并越来越多地应用于各个行业。
正如国际著名学者周海中曾经说过的那样：“自然语言处理是一个非常有吸引力的研究领域，它具有很大的理论意义和实用价值”。
那么，NLP到底是什么？什么是“处理”？这些问题值得讨论和关注。
所谓的自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要方向。
它研究了各种可以用自然语言实现人与计算机之间有效交流的理论和方法。
NLP主要用于机器翻译，语音识别，知识回答，自动摘要，民意监测，观点提取，知识库构建，文本语义比较，深度学习算法，语音识别和合成等。
因此，NLP具有非常重要的实用性应用意义以及革命性的理论意义。
人与计算机之间自然语言交流的实现，意味着计算机不仅可以理解自然语言文本的含义，还可以表达自然语言文本中的既定意图和思想。
前者称为自然语言理解，后者称为自然语言。
产生。
因此，自然语言处理通常包括两个部分：自然语言理解和自然语言生成。
因为处理自然语言的关键是允许计算机“理解”计算机的语言。
自然语言，自然语言理解通常被认为是NLP，也称为计算语言学。
它的最终目标是使用自然语言与计算机进行通信，以便人们可以使用最习惯的语言来使用计算机，而无需花费大量时间和精力来学习不是很自然且不自然的各种计算机语言。
习惯于。
NLP是人工智能中最困难的问题之一。
美国微软公司的创始人比尔·盖茨先生曾经说过：“语言理解是人工智能领域的头等大事”。
微软前全球执行副总裁沉向阳先生也在公开演讲中说：“语言知识将拥有世界……在未来十年中，人工智能的突破在于对自然语言的理解。
人工智能对人类的最深远影响是“自然语言方面”。
由于理解自然语言需要有关外部世界的广泛知识以及使用这种知识的能力，因此NLP也被视为解决AI完全问题的核心问题之一。
NLP的基本任务包括正则表达式，分词，词法分析，语音识别，文本分类，信息检索，问答系统（例如回答某些问题或与用户互动，机器翻译等）；常用的模型是马科夫模型，朴素贝叶斯模型，递归神经网络等。
NLP需要使用语言知识，例如UNIX的wc程序可用于计算文本文件中的字节，单词或行数;当wc用于计算字节和行数时，wc仅用于常规数据处理，但是当其用于计数文件中的单词数时，它需要关于“什么是单词”的语言知识。
这样，wc成为NLP系统。
自然语言理解的实现和自然语言的生成都远没有人们最初想象的那么简单，但是却非常困难。
从目前的理论和技术状况来看，一个通用且高质量的NLP系统仍然是一个长期目标。
但是，对于某些应用，已经出现了具有相当大的NLP功能的实用系统，其中一些已经商业化，甚至开始工业化。
典型示例包括：多语言数据库和专家系统的自然语言接口，各种机器翻译系统，全文信息检索系统，自动抽象系统等。
NLP系统的算法基于机器学习，尤其是统计机器学习；许多不同类型的机器学习算法已应用于NLP任务。
深度学习在NLP中的应用非常广泛。
可以说，它涵盖了NLP的各个方面，从低级别的单词切分，语言模型，句法分析等到高级的语义理解，一应俱全。
