自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，专注于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。它结合了计算机科学、语言学和机器学习的技术，以能够揭示含义、意图或结构的方式处理文本或语音数据。NLP 的核心目标是弥合人类交流与计算系统之间的差距，使机器能够执行诸如翻译语言、回答问题或总结文档等任务。例如，当你请像 Siri 这样的语音助手设置一个提醒时，NLP 算法会解析你所说的话语，识别关键操作（“设置一个提醒”），并执行该任务。
NLP 涉及多个处理阶段。首先，通过分词（将文本分解为单词或短语）、词性标注（标记名词、动词等）和依存句法分析（分析语法结构）等步骤对原始文本进行清理和标准化。这些步骤有助于将非结构化文本转换为机器可以处理的格式。接下来，模型使用诸如命名实体识别（识别人物、日期或地点）或情感分析（检测积极或消极的语气）等技术来提取含义。现代 NLP 很大程度上依赖于机器学习模型，例如 Transformer 模型，它们从海量数据集中学习模式。例如，像 BERT 或 GPT 这样的模型在大型文本语料库上进行训练，以预测缺失的词语或生成连贯的句子，从而实现聊天机器人或自动化内容创建等应用。
开发者可以利用 spaCy、NLTK 或 Hugging Face 的 Transformers 等库来实现 NLP 解决方案。这些工具提供了预训练模型和常用任务的实用程序，减少了从头构建系统的需求。一个实际例子是使用 spaCy 从客户评论中提取关键实体，帮助企业识别诸如产品问题或功能请求等反复出现的主题。NLP 中的挑战包括处理歧义（例如，单词“bank”可能指金融机构或河岸）和上下文相关的含义。尽管存在这些障碍，NLP 在现实世界中的影响是巨大的，为诸如翻译服务（Google 翻译）、电子邮件垃圾邮件过滤器以及将文本转换为语音的屏幕阅读器等辅助功能提供了支持。