自然语言处理（NLP），作为人工智能的一环，令计算机能够像人一样解析、理解和生成语言。无论是搜索引擎、机器翻译还是语音助手，都离不开这一技术的支持。
NLP其实是一个广义的术语，最初指的是人工智能系统的阅读理解能力，如今则泛指计算语言学的所有领域。其下还细分了自然语言生成（NLG）和自然语言理解（NLU）等子类。NLG赋予了计算机自行创造沟通内容的能力，而NLU则增强了其理解俚语、发音错误、拼写错误及语言其他变体的能力。
NLP依赖于机器学习来工作。这就像把单词及其组合方式存入一个数据库中，不论是短语、句子还是整本书的内容都会被输入到机器学习引擎中。在机器学习系统中，我们利用语法规则或人类真实的语言习惯，有时两者兼而有之来处理这些数据。随后，计算机通过分析这些数据来寻找模式并预测结果。
以翻译软件为例，机器学习能够预测语言模式。在法语中，“我要去公园”的翻译为“Je vais au parc”，因此当面对“我要去商店”这样的句子时，机器学习便能预测其将以“Je vais au”开头进行翻译。
机器翻译只是NLP的一种应用，搜索则是其最常见的用途之一。当我们在谷歌或Bing中搜索内容时，其实是在将数据输入到系统中。点击搜索结果时，搜索引擎会确认找到的结果是正确的，并在未来的搜索中利用这一信息以提升搜索效果。
在浩瀚的数据海洋中，文本数据占据了巨大的份额。包括专利、产品规格、学术出版物、市场研究、新闻以及社交媒体文章等都在内，并且这一数据量还在不断增长。将技术应用于语音领域后，数据池将会变得更加庞大。
以下是三个如何利用NLP技术的例子：
（一）埃森哲公司利用NLP技术分析合同：“埃森哲法律智能合同探索（ALICE）”工具帮助公司的专业人士处理了上百万份合同。该工具通过执行文本搜索来寻找合同条款，使用“嵌入单词”技术逐段浏览合同文件，寻找关键字来确定每段是否与特定合同条款类型相关。
（二）Verizon公司运用NLP技术和深度学习自动处理客户请求注释。该公司的业务服务保证团队每月收到超过10万个入站请求。人工智能支持服务可以读取维修票证并自动回应最常见的请求，如报告当前票证状态或维修进度更新等。
（三）新泽西州的公用事业公司利用虚拟助理技术和其他数字服务来帮助客户通过语音命令管理电费或天然气账户。
无论是构建聊天机器人、语音助手还是其他以NLP为核心的应用程序，都需要相应的工具来支持。以下是几款受开发人员欢迎的软件工具：
- 自然语言工具包（NLTK）。这款开源框架用Python编写，用于处理人类语言数据。它由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系开发，提供了与多种语料库和词汇资源库的接口。
- SpaCy。这是一个专为生产目的设计的开放源代码库，支持高级NLP。SpaCy的设计考虑了深度数据挖掘的需求。
- Gensim。这是一个开源Python库，用于处理大量文本并进行语义结构分析。
- Amazon Comprehend。这是一个无需机器学习经验的Amazon服务，能够帮助从电子邮件、客户评论等文本中获取见解。
- IBM Watson音频分析器。这是一个基于云的解决方案，用于社交、聊天机器人集成和客户服务监控。
- 谷歌云翻译API。这个API使用NLP技术动态地将源文本翻译为另一种语言。