人工智能自然语言处理（NLP）能做的事情非常多，以下是其一些主要应用： 机器翻译：机器翻译是利用计算机将一种自然语言转换为另一种自然语言的过程。

NLP技术可以自动识别源语言，并将其翻译成目标语言，这对于跨语言交流非常有用。

情感分析：情感分析是指通过NLP技术对文本进行情感倾向性判断。

这种技术可以分析社交媒体、产品评论、电影评论等文本数据，以了解公众对某个话题、品牌或产品的情感态度。

智能问答：NLP可以用于构建智能问答系统，这些系统可以理解人类语言，并根据问题提供相应的答案。

例如，苹果的Siri和亚马逊的Alexa等智能助手就使用了NLP技术来理解用户的问题并提供回答。

文本分类：通过NLP技术，可以将大量的文本数据进行分类。

例如，新闻网站可以使用NLP将新闻报道分类为政治、经济、体育等不同的类别。

信息抽取：NLP可以从大量的文本数据中抽取出关键的信息，如实体、事件、关系等。

这对于数据挖掘、舆情监测等领域非常有用。

语音识别与中文OCR：这两者都是NLP的重要组成部分。

语音识别技术可以将人类语音转换成文本数据，而OCR（光学字符识别）技术则可以将图片中的文字转换成可编辑的文本。

中文分词：与英文以空格作为天然的分隔符不同，中文只有通过字、句和段来进行简单的划分，所以中文分词是NLP中不可或缺的一环。

总的来说，NLP的应用非常广泛，不仅限于上述几个方面。

随着技术的不断发展，NLP将在更多领域发挥重要作用。