自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。

NLP的研究应用领域

信息提取：从指定文本范围中提取出重要信息，例如时间、地点、人物、事件等，可以帮人们节省大量时间成本，且效率更高。比如文摘生成利用计算机自动从原始文献中摘取文字，成果能够完整准确反映出文献的中心内容。

文本生成：根据限定条件或输入内容的不同，进行数据到文本或文本到文本的生成。

智能问答：对一个自然语言表达的问题进行某种程度的分析（例如实体链接、关系式、形成逻辑表达式等），分析完毕后在知识库中查找可能的候选答案，通过排序机智找出最佳的答案进行回复。比如电商行业中广泛应用的自动回复客服，通过回复许多基本而重复的问题，从而过滤掉大量重复问题，使得人工客服能够更好地服务客户。

机器翻译：通过把输入的源语言文本通过自动翻译获得另一种语言的文本，是自然语言处理中最为人所熟知的场景，比如百度翻译、Google翻译等。

文本挖掘：包括文本聚类、分类、情感分析以及对挖掘的信息和知识通过可视化、交互式界面进行表达。

舆论分析：通过收集和处理海量信息，对网络舆情进行自动化的分析，帮助分析哪些话题是目前的热点，同时对热点的传播路径及发展趋势进行分析判断，以实现及时应对网络舆情。

知识图谱：又称科学知识图谱，在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形。以可视化技术为载体来描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系。

除此之外，NLP还可以用来做情感分析、语音识别和生成、信息过滤、信息检索等。

NLP的目标是弥补人类交流和计算机理解之间的差距，最终实现计算机在理解自然语言上像人类一样智能。未来，NLP的发展将会使人工智能可以逐渐面对更加复杂的情况、解决更多的问题。

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