自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的一个重要交叉领域，致力于让计算机理解和生成人类自然语言的能力。其目标是建立一种有效的机制，使计算机可以识别、解析、理解和生成自然语言文本或语音，从而实现在人类与计算机、或者计算机与计算机之间的自然语言交流。
特点：
复杂性：自然语言具有多义性（同一个词语在不同上下文中可能有不同的含义）、歧义性（同一句话可能存在多种解读）、上下文依赖性（语境对语义理解至关重要）、以及语法和句法的多样性。
灵活性与变化性：自然语言随着时间推移和社会变迁不断发展演变，不同的方言、俚语、行业术语等都会增加处理的复杂性。
非结构化数据处理：不同于计算机程序所习惯的结构化数据，自然语言是非结构化的，需要通过算法将其转换成可供机器理解和处理的形式。
深度学习与模型驱动：近年来，深度学习技术（如神经网络）被广泛应用到NLP中，实现了端到端的学习，提高了模型的理解能力和生成质量。
使用场景：
语音识别：如Siri、Alexa、Google Assistant等虚拟助手，通过语音输入转化为文字指令并执行相应操作。
机器翻译：谷歌翻译、百度翻译等服务，将文本从一种语言自动翻译成另一种语言。
文本挖掘：在社交媒体、新闻报道、科研文献等领域进行信息抽取、情感分析、主题检测等。
问答系统：构建能够回答用户问题的知识图谱和智能客服系统。
智能写作辅助：如生成新闻稿、编写邮件回复、撰写报告摘要等。
法律文档审查：利用NLP技术自动扫描合同、法规文件，查找特定条款或做合规性审查。
搜索引擎优化：搜索引擎利用NLP技术理解用户的查询意图，提供更准确的搜索结果。
聊天机器人：电商平台、银行客服等场景下的自动客服对话。
医疗健康领域：病历录入、疾病诊断支持系统的自然语言理解，以及医疗知识图谱构建。
个性化推荐：基于用户评论和反馈的内容分析，实现个性化产品或内容推荐。
