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自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，属于人工智能的分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界，也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算实现了真正的智能。
从研究内容来看，自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。从应用角度来看，自然语言处理具有广泛的应用前景。特别是在信息时代，自然语言处理的应用包罗万象，例如：机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别及文语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等，它涉及与语言处理相关的数据挖掘、机器学习、知识获取、知识工程、人工智能研究和与语言计算相关的语言学研究等。

值得一提的是，自然语言处理的兴起与机器翻译这一具体任务有着密切联系。机器翻译指的是利用计算机自动地将一种自然语言翻译为另外一种自然语言。由于人工进行翻译需要训练有素的双语专家，翻译工作非常耗时耗力。更不用说需要翻译一些专业领域文献时，还需要翻译者了解该领域的基本知识。世界上有超过几千种语言，而仅联合国的工作语言就有六种之多。如果能够通过机器翻译准确地进行语言间的翻译，将大大提高人类沟通和了解的效率。
然而，事实是理解人类语言远比破译密码要复杂得多，因此研究进展非常缓慢。1966年的一份研究报告总结发现，经过十年之久的研究，结果远远未能达到预期，因此支持资金急剧下降，使自然语言处理（特别是机器翻译）的研究陷入长达二十年的低潮。直到二十世纪八十年代，随着电子计算机的计算能力的飞速提高和制造成本的大幅下降，研究者又开始重新关注自然语言处理这个极富挑战的研究领域。此时研究者已经认识到简单的语言规则的堆砌无法实现对人类语言的真正理解。研究发现，通过对大量的文本数据的自动学习和统计，能够更好地解决自然语言处理问题，如语言的自动翻译。这一思想被称为自然语言处理的统计学习模型，至今方兴未艾。

来源 | 根据网络资料整理

责编 | 郭文君  张克栋 

编辑 | 邢功伟  郝丽敏 

校对 | 高   越

文字 | 摘自《阳泉政研》一周新知

图片 | 来源于网络

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