【自然语言处理】自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个重要分支，专注于计算机与人类语言之间的交互。通过算法和模型，NLP技术能够理解、分析、生成和响应自然语言文本或语音信息，广泛应用于搜索引擎、智能客服、机器翻译、情感分析等多个领域。
NLP的发展经历了从基于规则的方法到统计方法，再到如今的深度学习模型的演变过程。随着大数据和计算能力的提升，NLP技术在近年来取得了显著进展，成为推动智能化应用的重要力量。
自然语言处理关键技术总结
| 技术名称 | 简要说明 | 应用场景 |
| 分词 | 将连续文本切分为有意义的词语或符号 | 中文分词、英文词干提取 |
| 词性标注 | 为每个词赋予语法角色（如名词、动词等） | 句法分析、信息抽取 |
| 命名实体识别 | 识别文本中的人名、地名、组织名等实体 | 情感分析、知识图谱构建 |
| 句法分析 | 分析句子结构，如依存关系、短语结构等 | 问答系统、机器翻译 |
| 语义分析 | 理解文本的含义和上下文关系 | 情感分析、意图识别 |
| 机器翻译 | 将一种语言自动转换为另一种语言 | 多语言交流、内容本地化 |
| 文本分类 | 根据内容将文本归类到预定义类别中 | 新闻分类、垃圾邮件过滤 |
| 情感分析 | 判断文本的情感倾向（正面、负面、中性） | 用户评价分析、舆情监控 |
| 问答系统 | 回答用户提出的问题，通常基于知识库或文本理解 | 虚拟助手、智能客服 |
| 生成式模型 | 通过训练模型生成符合语法和语义的文本 | 写作辅助、对话生成 |
自然语言处理不仅提升了人机交互的效率，也极大地丰富了信息处理的方式。未来，随着模型的不断优化和应用场景的拓展，NLP将在更多领域发挥重要作用，推动社会向更加智能化的方向发展。
