自然语言处理（NLP，Natural Language Processing）是一种人工智能技术，旨在让计算机理解和处理人类语言。

NLP通过语言学、计算机科学和人工智能技术等的交叉研究，构建能够理解并回答人类自然语言问题的系统。

NLP的研究主要集中在自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两个核心子集上。

自然语言处理包括多个方面的技术，主要有： 词法分析：包括中文分词和词性标注两部分。

中文分词是将连续的汉字序列切分成具有独立意义的词或词组；词性标注则是为每个词或词组标注词性，如名词、动词、形容词等。

句法分析：主要任务是识别出句子中的短语结构以及短语之间的层次句法关系，通常分为依存句法分析和短语结构句法分析两种。

依存句法分析通过分析语言单位内成分之间的依存关系揭示其句法结构；短语结构句法分析则是识别出句子中的短语结构以及短语之间的层次句法关系。

语义分析：基于语义知识库和语义规则，结合上下文对自然语言进行理解与分析。

语义分析技术能够帮助机器更准确地理解人类语言的含义，从而提高自然语言处理的准确性和效率。

信息抽取：从自然语言文本中提取出结构化信息，如实体、事件、关系等，并将其以结构化的格式存储和展示。

这种技术有助于将非结构化的文本数据转化为计算机可理解和操作的格式。

除了以上几个主要方面，自然语言处理还涉及命名实体识别（识别文本中的人名、地名、机构名等）、情感分析（分析文本中的情感倾向）、问答系统（根据用户提问自动回答相关问题）等技术。

这些技术在信息检索、机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等领域都有广泛应用。