近年来，全球越来越多的政府和商业组织逐渐意识到人工智能在经济和战略中的重要性，并从国家战略和得到在商业活动中涉足人工智能，并以此推动自身的智能化和产业化进程。在人工智能出现之前，机器能够自动处理少量的结构化数据。随着互联网的普及，人类进入了信息爆炸时代，机器需要处理的数据越来越多，种类也越来越多。然而，网络中的大量文本、图片、视频往往是非结构化数据。其中，文本的数量非常多，而且大部分都属于上面提到的自然语言。虽然信息量很大，但是因为计算机无法理解，所以此时为了能够对这些文本信息进行分析和利用，就需要NLP技术。NLP，即自然语言处理，相当于机器语言和人类语言之间的翻译。通过搭建沟通桥梁，高效实现人机沟通的目的。自然语言理解的目标是理解人类的表达，包括语音表达和文本表达，侧重于理解目标的实现，包括语法分析、文本阅读；NLG关注的是如何生成自然语言表达，包括翻译系统、信息简化、问答对话等，两者相辅相成，大多数情况下，两者会同时出现，共同构建某个系统。在智能问答系统中，工作人员借助人工智能自然语言处理技术，可以准确分析用户所需的知识，通过与用户的交互为用户提供个性化的信息服务。比如我们在浏览一些知识问答页面的时候，会有相关的问答推送、热词、焦点问题的排名。企业在人工智能自然语言处理技术的部署上也“不含糊”。早在2019年8月，Facebook就宣布了AI语言研究联盟，Facebook称这是一个合作伙伴社区，将“共同努力推进NLP”。据悉，新成立的小组将促进协作，解决内容理解、表示学习对话系统、信息提取分析、情感分析、摘要、数据收集和清洗、语音翻译等具有挑战性的问题。在今年8月25日举行的百度大脑语言与知识技术峰会上，百度集团副总裁吴天、百度技术委员会主席吴华分别发布了百度语言与知识技术系列产品和数据集合作。——建设计划，推出五款产品。新版本全面加速人工智能技术的规模化应用。总体而言，自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的一个重要方向。它研究使用自然语言在人与计算机之间进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门结合了语言学、计算机科学和数学的科学。通过自然语言处理和主题建模，可以改进技术优化、竞品分析、弱信号检测等流程，加速海量文本数据的分析，而以上环节是创新驱动的关键。这些年来，自然语言处理技术取得了长足的进步，逐渐从实验室走向市场。分析人士预测，未来几年，语音识别、语义识别和语音合成技术将进入工业、通信、家电、医疗、汽车电子、家庭服务等诸多领域。2020年的人工智能技术正在创造一个超越物理边界、融合众多行业的数字景观。接下来，人类与智能（多为机器人）之间如何流畅、高效地进行交流，是自然语言处理技术领域需要发挥作用的地方。如何将图像、语音、视频转化为人工智能所理解的，如何用软件系统将冰冷的机器转化为温暖的人工智能，也将是各国研究人员研究的重点之一。
