自然语言处理（NLP）结合计算机科学、人工智能、语言学和统计学，形成强大的技术基础。本文探讨NLP在这些领域中的应用，如使用计算机科学的算法进行文本处理，利用人工智能技术实现机器翻译，借助语言学理论进行句法分析，以及统计学在语言建模中的作用。通过跨学科合作，NLP技术不断进步并推动创新。
自然语言处理（NLP）是一门涉及计算机科学、人工智能和语言学的跨学科领域，旨在使计算机能够理解、处理和生成人类语言。NLP与许多相关专业紧密相连，包括计算机科学、人工智能、语言学和统计学等。本文将探讨NLP与这些相关专业之间的关系，并提供一些相关的源代码示例。
- 计算机科学与NLP
计算机科学是NLP的核心基础，它提供了处理和分析自然语言的算法和技术。计算机科学领域的数据结构、算法、编程语言和机器学习等知识对于开发NLP应用程序至关重要。例如，使用计算机科学中的字符串处理算法可以对文本进行分词、词性标注和句法分析等操作。下面是一个简单的Python代码示例，演示如何使用NLTK库进行文本分词：
import nltk
nltk.download('punkt')
from nltk.tokenize import word_tokenize
text = 
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