自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能（AI）领域的一个重要分支，专注于研究如何让计算机理解、解释、生成和操纵人类使用的自然语言（如英语、中文等）。NLP的目标是建立有效的计算机算法和技术，使其能够处理大量自然语言数据，并在此基础上进行交互和决策。
在实际应用中，NLP涵盖了多个子领域和关键技术，包括但不限于：
文本预处理：涉及文本清洗、标准化、分词、词性标注、去除停用词等步骤，为后续处理准备高质量的数据。
词嵌入：如Word2Vec、GloVe或BERT等模型将单词转化为向量表示，捕捉词汇间的语义关系。
句法分析：利用句法树和依存关系分析等技术来解析句子结构，理解词语之间的语法关系。
语义分析：包括语义角色标注、情感分析、实体抽取和关系抽取等，旨在深入理解文本含义。
机器翻译：使用神经机器翻译（NMT）等技术将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。
问答系统：构建能够理解用户问题并提供精确答案的系统。
文本生成：包括摘要生成、故事创作、代码生成等多种应用场景，让机器能够根据给定条件生成连贯的文本。
聊天机器人：运用NLP技术开发能够与人类进行流畅对话的智能聊天助手。
音韵学和语音识别：虽然主要聚焦于声音信号处理，但与NLP紧密相关，通过语音转文字技术实现语音命令的理解。
多模态NLP：结合文本和其他形式的信息（如图像、视频、音频），实现跨媒介的理解和生成。
随着深度学习和神经网络技术的发展，NLP的能力得到了显著提升，不仅在传统的任务上表现得越来越好，在诸如阅读理解、对话系统和大规模知识图谱构建等方面也取得了突破性的进展。
