自然语言处理 (NLP) 是计算机科学的一个领域，专注于使机器能够理解、解释和生成人类语言。它结合了语言学、机器学习和数据分析的技术来处理文本或语音数据。例如，当你向 Siri 这样的语音助手提问时，NLP 会将你的话语翻译成系统可以执行的命令。类似地，电子邮件垃圾邮件过滤器使用 NLP 分析邮件内容，并决定是否将其标记为垃圾邮件。目标是弥合人类交流和计算逻辑之间的差距，使软件能够高效地处理基于语言的任务。
NLP 系统通常将语言分解为更小的组成部分来分析模式。一个常见的首要步骤是分词，即将文本分割成单词或短语。从那里，词性标注等过程识别语法角色（例如，名词、动词），而句法分析则绘制句子结构。然后，机器学习模型（例如，神经网络）使用这种结构化数据来执行任务。例如，情感分析模型可以通过从标记的示例中学习，将产品评论分类为正面或负面。像基于 Transformer 的模型（例如，BERT）等现代方法通过考虑单词上下文来提高准确性——比如区分“river bank”中的“bank”和“bank account”中的“bank”。像 Python 的 spaCy 或 Hugging Face 的 Transformers 库之类的工具提供了预构建的组件，以简化开发人员的这些工作流程。
NLP 的实际应用跨越各个行业。聊天机器人使用意图识别来传递客户支持查询，而像 Google 翻译这样的翻译服务则依赖于序列到序列模型。开发人员还可以使用 NLP 进行文档摘要或从法律文本中提取实体（例如，姓名、日期）。但是，仍然存在挑战。语言歧义——例如讽刺或地区俚语——可能会使模型感到困惑。例如，短语“This is so cool!” 可能是积极的，但“Cool, another meeting…”则带有讽刺意味。处理这些细微差别需要强大的训练数据和微调。此外，大型模型的计算成本可能很高。尽管存在这些障碍，但 NLP 通过算法和数据集的迭代改进不断进步，使其成为在软件系统中自动化语言相关任务的实用工具。