自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。它研究各种可以利用自然语言实现人与计算机之间有效交流的理论和方法。涉及的领域很多，主要有机器翻译、机器阅读理解、问答系统等。从语音识别到智能家居，从人机大战到无人驾驶，人工智能的“进化”一次次为我们社会生活的一些细节带来惊喜。同时，人工智能还掌握着多种核心技术。自然语言处理：以计算机为工具，对书面或口头形式进行各种加工处理技术。情报的主要内容。自然语言处理就是研究语言能力和语言应用的模型，建立计算机（算法）框架来实现这样的语言模型，并对其进行改进、评价，最终用于设计各种实用系统。自然语言处理应用🔻信息检索信息检索起源于图书馆资料的查询和检索。计算机技术引入后，从简单的文本查询扩展到包括图片、音频、视频等多媒体信息检索，检索对象从数据库扩展到互联网。.常用模型：布尔模型、向量空间模型、概率模型常用技术：倒排索引、潜在语义分析（LDA等）机器翻译机器翻译技术是指利用计算机技术实现从一种自然语言到另一种自然语言的翻译过程。基于统计的机器翻译方法突破了以往基于规则和基于实例的翻译方法的局限性，翻译性能得到了极大的提高。文献分类文献分类：其目的是利用计算机系统将大量文献按照一定的分类标准自动分类。文档分类方法包括基于机器学习的方法（如svm、决策树）和基于深度学习的方法（如cnn、rnn）。流程：样本处理——特征选择——分类。应用：图书馆管理、内容管理、情感分析等问答系统。问答系统分为开放领域对话系统和领域特定问答系统。问答系统技术是指让计算机像人一样用自然语言与人交流的技术。人们可以向问答系统提交以自然语言表达的问题，系统将返回相关性高的答案。语音识别（SpeechRecognition）：将输入计算机的语音信号转换成书面语言表示。应用：文本录入、人机交流、语音翻译等的语义理解。语义理解技术是指利用计算机技术理解文本文本并回答与文本相关的问题的过程。语义理解更侧重于理解上下文和控制答案的准确性。语义理解技术目前在智能客服、产品自动问答等相关领域发挥着重要作用。文本挖掘主要包括文本的聚类、分类、提要和情感分析。同时，需要将挖掘到的信息和知识可视化，形成交互式的表达界面。信息抽取信息抽取是从自然语言文本中抽取特定的事件或事实信息，帮助我们对海量内容进行自动分类、抽取和重构。这些信息通常包括实体、事件和关系。比如从新闻中提取时间、地点、关键人物，或者从技术文档中提取产品名称、开发时间、性能指标等。与自动摘要相比，信息抽取更有目的性，可以将找到的信息在一定的框架内展示出来。信息抽取广泛应用于：信息检索、问答系统、情感分析、文本挖掘社交媒体分析社交媒体应用，如推特和脸书，都有标签和趋势，并使用自然语言处理来跟踪和监控这些标签和趋势看看世界各地都在谈论什么。此外，自然语言通过过滤掉负面、攻击性和不适当的评论和帖子来帮助优化过程。情感分析也称为情感人工智能，它是从书面和口头语料库中识别、提取和量化情感和情感状态的过程。情绪分析工具用于客户评论和社交媒体帖子等内容，以了解情绪反应和对某事的看法，例如新餐厅菜单的质量。事实上，自然语言处理的范围并不仅限于以上几点。自然语言处理的最终目标是用自然语言与计算机进行交流，让人们可以用自己最习惯的语言来使用计算机，而不用花费大量的时间和精力去学习各种不太自然的计算机语言和习惯性的。从这个角度来看，自然语言处理真的很牛逼！
