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「编译：机器人圈」
当我们提及AI，你或许会立刻想到自然语言处理、人脸识别、无人驾驶等技术。那么，你是否真正了解这些技术的内在含义呢？下面，我们就以自然语言处理为例，来深入探讨一下。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是广泛定义为一类软件技术，它能对诸如语音和文本这样的自然语言进行自动操作。这一定义涵盖了极其广泛的研究和应用领域。
自然语言处理的探究已经持续了半个多世纪，随着计算机技术的崛起，其发展早已超出了单纯的语言学范畴。
当你读完这篇文章后，你会明白什么是自然语言处理，以及它为何如此重要：
1. 什么是自然语言？它与其他类型的数据有何不同？
2. 处理自然语言的工作为何如此具有挑战性？
3. NLP的领域起源是什么？现代从业者如何界定它？
让我们开始探索吧！
自然语言
自然语言是人类之间相互沟通的方式，即语音和文本。我们无时无刻不处于文本的包围之中。想象一下你每天会看到多少文本：从符号、菜单、电子邮件到短信、网页等等。
语音和文字是我们交流的桥梁。鉴于这种类型的数据的重要性，我们必须找到方法来理解和解析自然语言，就像我们对其他类型的数据一样。
自然语言的挑战
自然语言的复杂性使得对其的处理变得极具挑战性。尽管人类能够轻松地理解和使用语言，但让机器做到这一点却异常困难。自然语言的混、缺乏固定规则以及不断变化和演进的特性都增加了处理的难度。
从语言学到自然语言处理
语言学
语言学是对语言的科学研究，包括语法、语义学和语音学等。古典语言学致力于设计语言规则并评估其形式方法，但在大多数情况下，自然语言理解中的许多有趣问题并没有清晰的数学形式。
计算语言学
计算语言学是使用计算机科学工具对语言学进行的现代研究。随着大数据和计算机技术的发展，我们可以通过编写和运行软件，从大量文本数据中发现新的事物。
统计方法和统计机器学习在自然语言处理中占据了主导地位。现在，统计方法可以定义自然语言处理的领域，并已经成为主流方法。
统计自然语言处理
统计自然语言处理也被称为NLP，反映了更工程化、更基于经验的方面。该领域的统计优势使得NLP经常被描述为统计自然语言处理。
NLP的目的在于利用计算机技术对人类语言进行自动处理，涉及各种不同的科学和工程学科。从古典的自上而下方法到现代的统计和机器学习方法，NLP的发展空间仍然巨大。
进一步阅读
如果你想更深入了解自然语言处理及相关领域，以下是一些推荐资源：
图书：《数学语言学》，2010年出版。
图书：《自然语言处理中的网络方法》，2017年出版。
百科：提供语言学、计算语言学和自然语言处理的详细信息和历史背景。