自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。
核心组成部分
1. 语音识别（ASR）
- 将语音信号转换为文本
- 应用场景：语音助手、会议记录、字幕生成
- 技术挑战：口音、背景噪音、语速变化
2. 自然语言理解（NLU）
- 语义理解：理解文本的真实含义
- 意图识别：识别用户的意图和需求
- 命名实体识别（NER）：识别文本中的人名、地名、组织名等
- 情感分析：判断文本的情感倾向
3. 自然语言生成（NLG）
- 将结构化数据转换为自然语言文本
- 应用场景：自动报告生成、智能客服回复
- 技术要点：语法正确性、表达流畅性、逻辑连贯性
4. 机器翻译
- 将一种语言翻译成另一种语言
- 技术演进：基于规则 → 统计机器翻译 → 神经机器翻译
- 代表模型：Transformer、BERT、GPT 系列
5. 文本分类
- 将文本分配到预定义的类别
- 应用：垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析
- 常用算法：朴素贝叶斯、SVM、深度学习模型
6. 问答系统
- 基于知识库或文档回答用户问题
- 类型：检索式问答、生成式问答
- 技术要点：问题理解、信息检索、答案生成
技术栈
传统方法
- 规则系统
- 统计模型（HMM、CRF）
- 词向量（Word2Vec、GloVe）
深度学习方法
- 循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）
- 卷积神经网络（CNN）
- Transformer 架构
- 预训练语言模型（BERT、GPT、T5）
应用领域
- 智能客服和聊天机器人
- 搜索引擎优化
- 内容推荐系统
- 文本挖掘和情报分析
- 医疗文本分析
- 法律文档处理
- 教育辅助系统
当前挑战
- 上下文理解
- 多语言处理
- 领域适应性
- 数据隐私和安全
- 模型可解释性
- 计算资源需求