什么是自然语言处理？一文带你搞懂NLP自然语言处理基础技术+核心任务

自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）是人工智能的一个重要分支，研究如何让计算机“理解、分析、生成和处理”人类语言。简单来说，它的目标就是让计算机能够“听得懂人话、说得出人话、读得懂文字、写得出文章”。

核心任务包括：

• 文本分类：比如垃圾邮件识别、情感分析（判断一段文字是正面还是负面）

• 分词与词性标注：特别是中文，需要把一句话切分成词，并标出词性

• 命名实体识别（NER）：识别人名、地名、机构名等专有名词

• 句法分析：分析句子结构，识别主谓宾等关系

• 机器翻译：如 Google Translate，把一种语言自动翻译成另一种语言

• 问答系统：如智能客服、搜索引擎中直接回答问题

• 对话系统：像 ChatGPT 这样的聊天机器人

• 文本生成：自动写新闻、生成摘要、写代码等

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技术基础：

• 语言模型：建模语言的统计规律，常见有 n-gram、RNN、LSTM，到现在广泛使用的 Transformer（如BERT、GPT）

• 词向量（Word Embedding）：如 Word2Vec、GloVe，把词转成可计算的向量形式

• 预训练模型：如 BERT、GPT、T5 等，它们通过海量文本学习语言规律，可迁移到各种下游任务

• Transformer 架构：是目前 NLP 的主流模型结构，特别擅长处理长文本、保持上下文关联

应用举例：

• 搜索引擎中的关键词理解和排名

• 智能语音助手（Siri、Alexa）的语义识别

• 聊天机器人、客服系统

• 法律、医疗文档自动分析

• 社交媒体舆情分析

• 智能写作和自动摘要工具

总结：自然语言处理的核心在于让机器能理解人类语言的语义和上下文。它的难点在于语言的模糊性、多义性和复杂语法结构，但随着深度学习和大模型的发展，NLP 已在多个领域取得了突破性的进展。