自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是研究人与计算机之间交互的桥梁，它致力于使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，实现从一种语言到另一种语言的翻译功能。
NLP技术的研究不仅丰富了计算机知识处理的内容，还推动了人工智能技术的发展。
语义分析技术
作为NLP技术的核心，语义分析是一种基于自然语言进行深层语义信息分析的方法。它不仅涉及词法分析和句法分析等基础层面的分析，还关注单词、词组、句子、段落所蕴含的深层次意义。
词法分析
词法分析主要对单词的前缀、后缀等进行分析，帮助理解单词的含义和词的形态变化。
句法分析
句法分析则是对句子进行词汇短语的分析，以识别句子的结构，实现自动句法分析。
其他类型语义分析
除了词法分析和句法分析，还有更高级的语用分析和语境分析。语用分析关注上下文、语言背景、语境等，提取出意象、人际关系等附加信息。语境分析则是对语言外的“空隙”进行分析，如一般知识和特定领域知识等，以更准确地解释语言。
自然语言生成技术
AI驱动的自然语言生成技术能够将数据中的结果转换为散文，创建人与技术之间的无缝交互软件引擎。这项技术通过结构化性能数据，可以自动编写内部和外部的管理报告。
自然语言生成包括内容选择、句子规划和表层实现等子任务。早期基于规则的技术在每个子任务上采用不同的语言学规则或领域知识。而随着技术的发展，数据驱动的自然语言生成技术和深度网络也被广泛应用于该领域。
自然语言处理应用
字词级别的自然语言处理
- 中文分词：自动将汉字序列切分为符合人类语义理解的词汇。
- 命名实体识别：识别具有特定意义的实体，是信息提取、知识图谱等应用的基础。
- 词性标注：为分词结果中的每个单词标注正确的词性。
- 同义词分析：挖掘文本中的同义词，以便进行更准确的语义理解。
- 词向量分析：将词转化为稠密向量，使相似的词对应的词向量相近。
句法级别的自然语言处理
- 依存文法分析：解释句子中的依存关系，分析句子的结构。
- 词位置分析：对文章中不同位置的词进行建模，以更好地对文章进行向量化表示。
- 语义归一化和文本纠错：解决文本中的语义歧义和错误，提高文本的准确度。
篇章级别的自然语言处理
- 标签提取：从文档中提取出可读性强、与内容相关的标签。
- 文本相似度计算：计算文本之间的相似度，用于信息检索、问答系统等。
- 主题模型分析：通过统计和聚类文档的隐含语义结构，挖掘文本中的语义结构。
- 文本分类与聚类：将文档归类或聚类，以便更好地和导航文本信息。
自然语言处理技术在多个层面为人类与计算机的交互提供了强大的支持。无论是语义分析、自然语言生成还是自然语言处理应用，都在不断地发展和完善，为我们的生活带来更多便利。