自然语言处理 (NLP)是指计算机科学的一个分支，更具体地说，是人工智能或 AI 的一个分支，它关注的是让计算机能够以与人类几乎相同的方式理解文本和口语。
NLP 将计算语言学（基于规则的人类语言建模）与统计、机器学习和深度学习模型相结合。总之，这些技术使计算机能够以文本或语音数据的形式处理人类语言，并“理解”其全部含义，以及说话者或作者的意图和情感。
NLP 驱动计算机程序将文本从一种语言翻译成另一种语言，响应口头命令，并快速总结大量文本——甚至是实时的。您很有可能以语音 GPS 系统、数字助理、语音到文本听写软件、客户服务聊天机器人和其他消费者便利的形式与 NLP 进行过互动。
但 NLP 在企业解决方案中也扮演着越来越重要的角色，这些解决方案有助于简化业务运营、提高员工生产力并简化关键任务业务流程。
NLP 工具和方法
Python 和自然语言工具包 (NLTK)
Python 编程语言提供了广泛的工具和库来攻击特定的 NLP 任务。其中许多可以在自然语言工具包（NLTK）中找到，NLTK 是用于构建 NLP 程序的库、程序和教育资源的开源集合。
NLTK 包括用于上面列出的许多 NLP 任务的库，以及用于子任务的库，例如句子解析、分词、词干和词形还原（将单词修剪到词根的方法）和标记化（用于分解短语、句子、段落以及有助于计算机更好地理解文本的标记的段落）。它还包括用于实现语义推理等功能的库，能够根据从文本中提取的事实得出逻辑结论。
统计 NLP、机器学习和深度学习
最早的 NLP 应用程序是手动编码的基于规则的系统，可以执行某些 NLP 任务，但无法轻松扩展以适应看似无穷无尽的异常流或不断增加的文本和语音数据量。
进入统计 NLP，它将计算机算法与机器学习和深度学习模型相结合，自动提取、分类和标记文本和语音数据的元素，然后为这些元素的每个可能含义分配统计可能性。
如今，基于卷积神经网络 (CNN) 和循环神经网络 (RNN) 的深度学习模型和学习技术使 NLP 系统能够在工作时“学习”，并从大量原始、非结构化和未标记的文本中提取更准确的含义和语音数据集。
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