【自然语言处理】自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究计算机如何理解、分析、生成和响应人类语言。随着信息技术的快速发展，NLP在多个行业得到了广泛应用，如智能客服、机器翻译、情感分析、语音识别等。
NLP的核心目标是实现人与计算机之间的高效沟通，使计算机能够像人类一样理解和使用自然语言。这一过程涉及多个技术环节，包括分词、句法分析、语义理解、文本生成等。通过这些技术，计算机可以更准确地解析用户的输入，并生成符合语境的输出。
以下是NLP中一些关键技术及其应用场景的总结：
| 技术名称 | 简要说明 | 应用场景 |
| 分词 | 将连续的文本分割为有意义的词语 | 中文分词、英文词性标注 |
| 词性标注 | 为每个词语赋予语法角色 | 文本分析、信息提取 |
| 句法分析 | 确定句子结构及词语间的依赖关系 | 问答系统、语义理解 |
| 语义分析 | 理解词语或句子的实际含义 | 情感分析、意图识别 |
| 命名实体识别 | 识别文本中的特定实体（如人名、地名） | 信息抽取、知识图谱构建 |
| 机器翻译 | 将一种语言自动翻译为另一种语言 | 多语言交流、跨语言搜索 |
| 文本生成 | 根据输入内容自动生成新的文本 | 自动写作、对话系统 |
| 情感分析 | 判断文本的情感倾向（正面/负面/中性） | 用户评论分析、舆情监控 |
NLP的发展不仅推动了人工智能的进步，也深刻影响了人们的日常生活。未来，随着深度学习和大数据技术的不断成熟，NLP将在更多领域发挥更大的作用，提升人机交互的智能化水平。
