浅谈自然语言处理
自然语言处理研究内容
自然语言处理研究内容随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)逐渐成为人工智能领域的一个重要分支。
自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成自然语言，这对于人机交互、信息检索、机器翻译、语音识别等领域都有着非常广泛的应用。
本文将介绍自然语言处理的基本概念、发展历程以及主要研究内容。
一、自然语言处理的基本概念自然语言处理是一种涉及人工智能、计算机科学、语言学等多个学科的交叉领域。
其研究的主要对象是自然语言，即人类日常交流中使用的语言，包括口语和书面语。
自然语言处理的目标是让计算机能够理解和生成自然语言，实现人机之间的自然语言交互。
自然语言处理主要包括以下几个方面：1. 语言模型：语言模型是自然语言处理的基础，其目的是对自然语言的概率分布进行建模。
语言模型通常采用n-gram模型，即假设一个词的出现只与前面n个词有关。
通过语言模型，可以计算出一个句子的概率，从而判断其是否合理。
2. 词法分析：词法分析是将自然语言文本分解为单词或词汇单元的过程。
词法分析通常包括分词、词性标注、命名实体识别等任务。
分词是将连续的文本划分成词语的过程，词性标注是对每个词语标注其词性，命名实体识别则是识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
3. 句法分析：句法分析是对句子的语法结构进行分析的过程。
句法分析通常采用句法树或依存句法分析来表示句子的结构。
句法分析可以帮助计算机理解句子的意思，从而实现自然语言理解。
4. 语义分析：语义分析是对句子的意义进行分析的过程。
语义分析通常包括词义消歧、情感分析、命名实体消歧等任务。
词义消歧是在一个上下文中确定一个词语的确切含义，情感分析是对文本的情感进行分析，命名实体消歧则是确定文本中一个实体的确切含义。
5. 文本生成：文本生成是指计算机能够自动地生成自然语言文本的能力。
文本生成可以应用于自动摘要、机器翻译、对话系统等领域。
自然语言处理论文
自然语言处理论文自然语言处理（Natural Language Processing。
NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何让计算机能够理解和处理人类的自然语言。
随着大数据和深度研究的快速发展，自然语言处理在各个领域都得到了广泛的应用和研究。
本文将探讨自然语言处理的一些研究领域和技术应用。
首先，我们将介绍自然语言处理的基本概念和原理。
然后，我们将重点讨论自然语言处理在文本分类和信息抽取中的应用。
接下来，我们将探讨自然语言处理在机器翻译和问答系统中的应用。
最后，我们将讨论自然语言处理的发展趋势和挑战。
自然语言处理的基本概念和原理涉及语言学、计算机科学和统计学等多个学科的知识。
其中，自然语言处理的核心任务包括词法分析、句法分析、语义分析和语言生成等。
通过这些任务，计算机可以理解和处理人类的自然语言，从而实现自然语言的自动处理和应用。
文本分类是自然语言处理的一个重要任务，目的是将文本按照预定义的类别进行分类。
文本分类可以应用于舆情分析、情感分析、垃圾邮件过滤等多个领域。
在文本分类中，常用的技术包括词袋模型、TF-IDF权重计算和机器研究算法等。
信息抽取是自然语言处理的另一个重要任务，目的是从文本中提取出有用的信息。
信息抽取可以应用于新闻摘要、实体识别、关系抽取等多个领域。
在信息抽取中，常用的技术包括命名实体识别、关键词提取和依存句法分析等。
机器翻译是自然语言处理的一个典型应用，目的是将一种语言的文本自动翻译成另一种语言的文本。
机器翻译涉及到语言的语法、词汇和语义等多个方面的处理。
近年来，深度研究技术在机器翻译中取得了显著的进展，如用于神经机器翻译的Transformer模型。
问答系统是自然语言处理的另一个典型应用，目的是根据用户提出的问题，从大规模的语料库中检索和生成相关的答案。
问答系统可以应用于智能助手、智能搜索等领域。
在问答系统中，常用的技术包括问题理解、信息检索和答案生成等。
自然语言处理在不断发展中面临着一些挑战和困难。
自然语言处理技术发展
自然语言处理技术发展自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）技术是一项涉及计算机科学、人工智能和语言学等领域的重要技术，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
近年来，随着人工智能的快速发展，NLP技术也取得了巨大的进展和应用。
本文将探讨自然语言处理技术的发展，并对其应用领域和未来发展方向进行分析。
1. 自然语言处理技术的发展历程自然语言处理技术起源于20世纪50年代，当时主要集中在机器翻译领域。
随着计算机计算能力的提高和语言学研究的深入，NLP技术逐渐扩展到文本分类、信息检索、问答系统等领域。
在20世纪90年代，随着统计机器学习方法的引入，NLP技术取得了重大突破，如统计语言模型、机器翻译等。
进入21世纪以来，随着深度学习技术的兴起，NLP技术有了更大的突破，如词向量表示、神经机器翻译等。
2. 自然语言处理技术的应用领域自然语言处理技术在各个领域都有广泛的应用。
其中，信息检索是最早应用NLP技术的领域之一，通过NLP技术可以实现对大规模文本进行索引、搜索和排序。
另外，文本分类和情感分析也是常见的应用领域，可以帮助整理和归类各种文本信息。
问答系统是近年来研究的热点领域，通过将NLP技术应用于问答系统，使计算机能够理解并回答用户的问题。
除此之外，NLP技术还广泛应用于机器翻译、文本生成、语音识别和语音合成等领域。
3. 自然语言处理技术的未来发展方向随着人工智能技术的不断发展，自然语言处理技术也会面临更多的挑战和机遇。
未来，NLP技术将更加注重语义理解和上下文推理能力的提升，以实现更精准的文本分析和语义表达。
此外，深度学习技术在NLP领域的广泛应用也将继续推动NLP技术的发展，如基于神经网络的语言模型和对话系统。
另外，跨语言处理、多模态处理以及结合知识图谱等技术也是未来NLP发展的方向。
总之，自然语言处理技术的发展为计算机理解和处理自然语言提供了强有力的工具。
如何进行自然语言处理
如何进行自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门研究人类语言与计算机之间交互的学科。
它涉及了许多领域的知识，如语言学、计算机科学和人工智能。
NLP的目标是让计算机能够理解、解释、处理和生成人类语言。
一、自然语言处理简介自然语言处理是计算机科学和人工智能领域的重要研究方向。
它的目标是通过机器学习和语言模型等技术，让计算机能够理解和处理人类语言。
自然语言处理包括以下几个主要方面：1. 语音识别：将人的语音转换为计算机可识别的文本形式。
2. 语义分析：理解文本的句子结构和意义，实现对文本的解析和理解。
3. 信息抽取：从大量文本中挖掘出有用的信息，如实体识别和关系抽取。
4. 机器翻译：将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。
5. 文本生成：通过计算机程序自动生成人类可理解的文本。
6. 情感分析：对文本进行情感倾向性分析，判断情感是积极还是消极。
7. 问答系统：通过对问题的理解和分析，自动给出相应的答案。
二、自然语言处理的应用自然语言处理在我们的生活中有着广泛的应用。
以下是一些典型的应用场景：1. 机器翻译：在线翻译工具，可以将外文网页翻译成汉语或将汉语翻译成外文。
2. 语音助手：智能手机和智能音箱能够通过语音识别和自然语言处理技术，理解用户的指令并执行相应的操作。
3. 智能客服：通过自然语言处理技术，实现自动回复、智能问答等功能，提供更高效的在线客服服务。
4. 舆情分析：通过对社交媒体和新闻等大量文本的情感分析和信息抽取，了解公众对某一事件、产品或政策的看法和态度。
5. 信息检索：通过文本分析技术，为用户提供更准确和个性化的搜索结果。
6. 自动摘要：根据大量文本的内容，自动提取出关键信息，生成摘要，减少用户阅读的时间和工作量。
7. 自动写作：通过机器学习和自然语言生成技术，实现新闻稿件、广告文案等的自动生成。
三、自然语言处理的挑战虽然自然语言处理在很多领域都有广泛的应用，但是它也面临一些挑战：1. 语义理解：人类语言的语义往往是复杂且模糊的，如何准确地理解和解析文本中的意义是一个难题。
自然语言处理技术
自然语言处理技术自然语言处理技术（Natural Language Processing，NLP）是一门研究人工智能和语言学的交叉学科。
它致力于实现计算机与自然语言之间的有效交互，使计算机能够理解、解释和生成自然语言。
这一技术的发展为人们带来了很多便利，让计算机在处理文本、语音等方面变得更加智能和高效。
一、自然语言处理的基本概念自然语言处理的目标是建立计算机与人类语言之间的桥梁，实现计算机自主处理和理解人类语言的能力。
在NLP领域，常用的处理任务包括文本分类、命名实体识别、情感分析、机器翻译等。
1. 文本分类文本分类是指将文本按照其所属的类别进行划分。
例如，将新闻文章划分为体育、娱乐、科技等不同的类别，以便于信息的组织和检索。
在文本分类中，常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习等。
2. 命名实体识别命名实体识别是指从文本中识别出具有特定意义的实体，如人名、地名、组织机构名等。
通过识别命名实体，可以更好地理解和处理文本，为后续的信息抽取和推荐提供基础。
3. 情感分析情感分析是指对文本所表达的情感进行识别和分析。
通过判断文本中的情感倾向，可以应用于用户评论、社交媒体监控等场景。
情感分析可根据文本的情感倾向分为正面、负面或中性。
4. 机器翻译机器翻译是指利用计算机技术实现自然语言之间的翻译。
通过对源语言的理解和转化，将其转换为目标语言的表达。
机器翻译难题较大，需要兼顾语法、语义、词汇等多个层面。
二、自然语言处理的应用案例自然语言处理技术在各个领域都有广泛的应用，以下列举几个典型的案例。
1. 虚拟个人助理虚拟个人助理是基于自然语言处理技术的典型应用之一。
通过语音识别和语义理解，用户可以直接与虚拟个人助理进行交流，并获得所需的信息和服务。
例如，Apple的Siri和Amazon的Alexa等就是虚拟个人助理的典型代表。
2. 智能客服智能客服是指利用自然语言处理技术实现的高效、智能的客户服务系统。
通过语义理解和自动回复系统，智能客服可以根据用户的提问提供准确的回答和解决方案，提升客户满意度。
自然语言处理的工作原理
自然语言处理的工作原理自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 是人工智能领域中一项重要的技术，旨在让计算机能够与人类自然语言进行交互和理解。
NLP 的工作原理涉及词法分析、句法分析、语义理解等多个步骤，本文将逐一介绍这些步骤及其工作原理。
一、词法分析词法分析是 NLP 的第一步骤，其目的是将自然语言文本切分为若干个有意义的词语或标记。
这可以通过利用词典和语法规则进行分词和词性标注来实现。
在词法分析中，常用的算法包括最大匹配法、统计模型和机器学习算法等。
二、句法分析句法分析是 NLP 的第二步骤，其任务是分析和理解自然语言中的句子结构和句子成分之间的关系。
句法分析可以根据语法规则和上下文信息来确定句子中每个词的句法角色，如主语、谓语、宾语等。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法、概率模型和神经网络模型等。
三、语义理解语义理解是 NLP 的第三步骤，其目标是理解自然语言表达的实际含义。
语义理解可以通过词汇语义分析、句法语义分析和语义角色标注等技术来实现。
这些技术可以根据上下文信息和语言的语义规则，推断出句子的语义信息，使计算机能够准确理解人类的意图和需求。
四、语言生成语言生成是 NLP 的一个重要领域，其任务是根据计算机的模型和知识，生成自然语言的表达。
语言生成可以通过规则系统、统计模型和深度学习等方法来实现。
在语言生成中，可以根据输入数据和上下文信息，生成有逻辑性的自然语言响应，使计算机能够与人类进行自然的对话。
五、文本分类与情感分析文本分类和情感分析是 NLP 中的两个重要任务。
文本分类的目标是将文本按照其语义或主题进行分类，常见的方法包括支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习等。
情感分析的目标是分析文本中的情感倾向，常用的方法包括基于规则的情感分析和基于机器学习的情感分析。
六、问答系统与对话系统问答系统和对话系统是 NLP 的两个重要应用领域。
问答系统旨在回答用户提出的自然语言问题，常见的方法包括基于模式匹配的规则系统和基于学习的方法。
自然语言处理的基本原理和算法
自然语言处理的基本原理和算法自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，其主要任务是让机器能够“理解”自然语言，即人类使用的语言。
这一领域的技术一直处于迅速发展的状态，其应用范围也日益扩大。
本文将介绍自然语言处理的基本原理和一些常用的算法。
一、基本原理自然语言处理的基本原理包括语言学、计算机科学和数学。
其中，语言学是进行自然语言处理的基础，其任务是研究语言的形式和规则。
计算机科学则提供了计算工具和方法，从而使得研究者能够将语言学理论转化为算法和程序。
数学则作为语言处理的理论基础，提供了从形式角度对语言进行分析和描述的工具。
二、常用算法1、分词分词是自然语言处理中的重要任务，其主要任务是将文本切分成以词为单位的片段。
这个过程看似简单，但在特定的语言环境中却有很大的挑战，如汉语中句子没有明显的分隔符。
分词在自然语言处理中有着广泛的应用，如信息检索、机器翻译、文本分类等。
2、词性标注词性标注是对文本中每个词汇的词性进行标注的任务。
词性标注在自然语言处理中的应用很广泛，如语言学研究、信息检索、自动摘要、机器翻译等。
3、句法分析句法分析是自然语言处理中的重要任务之一，其目的是对文本中的句子进行结构分析。
句法分析主要有两个方面的应用，一是信息提取，二是机器翻译。
目前，静态句法分析算法有 CKY 算法、波动算法和笛卡尔积算法。
4、情感分析情感分析是利用自然语言处理技术对文本中的情绪进行判别和分类的任务。
情感分析在商业领域中有着广泛的应用，如商品评论、社交媒体、在线客服等。
5、主题模型主题模型是一种文本挖掘技术，其目的是从大量的文本数据中提取出隐含的主题，从而对文本进行聚类处理。
主题模型在社交媒体分析、文本分类、舆情分析等领域都有着广泛的应用。
三、总结自然语言处理是人工智能领域中的一个重要分支。
其基本原理包括语言学、计算机科学和数学。
常用算法有分词、词性标注、句法分析、情感分析和主题模型。
自然语言处理技术的现状和发展趋势
自然语言处理技术的现状和发展趋势自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）技术是人工智能领域的重要分支之一，其主要研究内容是让计算机能够理解和处理自然语言。
在过去的十年中，NLP技术取得了巨大的进步，应用领域也越来越广泛，例如智能语音识别、智能客服、机器翻译、文本挖掘、情感分析等。
本文将围绕自然语言处理技术的现状和发展趋势展开介绍，探讨NLP技术的核心研究方向、应用领域、发展趋势和挑战等内容。
1.自然语言处理技术的现状1.1自然语言处理的主要研究方向自然语言处理主要包括语音识别、语音合成、文本分析、信息检索、机器翻译、问答系统等多个研究方向。
其中，语音识别和语音合成是NLP技术在语音领域的应用，文本分析和情感分析是NLP技术在文本领域的应用，机器翻译和问答系统是NLP技术在语义理解和推理方面的应用。
1.2自然语言处理的发展历程自然语言处理技术的发展可以追溯到上世纪20年代。
随着计算机技术和人工智能技术的发展，自然语言处理技术得到了极大的促进和发展。
在过去的几十年中，自然语言处理技术取得了长足的进步，特别是在深度学习和大数据的驱动下，自然语言处理技术取得了突破性的进展。
1.3自然语言处理技术的主要应用领域自然语言处理技术的应用领域非常广泛，涉及到语音识别、机器翻译、智能客服、情感分析、智能问答等多个方面。
例如，智能语音助手可以帮助用户进行语音识别和语义理解，智能客服可以帮助企业提供智能化的服务，情感分析可以帮助企业分析用户评论和舆情等。
2.自然语言处理技术的发展趋势2.1深度学习是自然语言处理技术的主要发展趋势深度学习技术已经成为自然语言处理技术的主要推动力量，深度学习技术在语音识别、机器翻译、文本理解等方面取得了很大的突破。
例如，谷歌的神经机器翻译系统使用了深度神经网络模型，取得了比传统语言模型更加优秀的翻译效果。
因此，深度学习将继续是自然语言处理技术的主要发展方向。
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浅谈自然语言处理摘要主要阐述了自然语言处理的定义，发展历史，并对其研究内容，以及目前相关领域的应用加以讨论。
最后对自然语言处理的未来发展趋势做简单的介绍。
关键词自然语言处理AbstractThe definition and the development history of Natural Language Processing(NLP) are explained,the research content and the applications in interrelated areas of NLP are discussed.And the develop direction of NLP in the future are simply introduced.Key Words:Natural Language Processing(NLP)0.引言早在计算机还未出现之前，英国数学家A.M.Turing便已经预见到未来计算机将会对自然语言处理研究提出新的问题。
他指出，在未来我们可以“教机器英语并且说英语。
”同时他觉得“这个过程可以仿效教小孩子说话的那种办法进行”。
这便是最早关于自然语言处理概念的设想。
人类的逻辑思维以语言为形式，人类的多种智能都与语言有着密切的联系。
所以用自然语言与计算机进行通信是计算机出现以来人们一直所追求的目标。
1.什么是然语言处理美国计算机科学家Bill Manaris(马纳瑞斯)在1999年出版的《计算机进展》（Advances Computers）第47卷的《从人—机交互的角度看自然语言处理》一文中，曾经给自然与然处理提出了如下定义：“自然语言处理可以定义为研究在人与人交际中的语言问题的一门学科。
自然语言处理要研制表示语言能力（linguistic competence）和语言应用（linguistic performance）的模型，建立计算框架来实现这样的语言模型，提出相应的方法来不断地完善这样的语言模型，根据这样的语言模型设计各种实用系统，并探讨这些实用系统的评测技术。
”这个定义被广泛的接受，它比较全面的地表达了计算机对自然语言的研究和处理。
简单来说，自然语言处理就是一门研究能实现人鱼计算机之间用自然语言处理进行有效的通信与方法的一门学科，它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。
普遍认为它主要是应用计算机技术，通过可计算的方法对自然语言处理的各级语言单位（字，词，语句，篇章等）进行转换，传输，存储，分析等加工处理的学科，是一门融合了语言学，计算机学，数学等学科于一体的交叉性学科。
互联网技术的发展，极大地推动了信息处理技术的发展，也为信息处理技术不断提出新的需求，语言作为信息的载体，语言处理技术已经日益成为全球信息化和我国社会及经济发展的重要支撑技术。
2.自然语言处理的发展历史自然语言处理的发展大致经历了4个阶段：1956年以前的萌芽期；1957-1970年的快速发展期；1971 -1993年的低谷的发展期和1994年至今的复苏融合期。
●萌芽期(1956年以前)1956年以前，可以看作自然语言处理的基础研究阶段。
一方面，人类文明经过了几千年的发展，积累了大量的数学、语言学和物理学知识。
这些知识不仅是计算机诞生的必要条件，同时也是自然语言处理的理论基础。
另一方面，阿兰·图灵在1936年首次提出了“图灵机”的概念。
“图灵机”作为计算机的理论基础，促使了1946年电子计算机的诞生。
而电子计算机的诞生又为机器翻译和随后的自然语言处理提供了物质基础。
由于来自机器翻译的社会需求，这一时期也进行了许多自然语言处理的基础研究。
1948年Shannon把离散马尔可夫过程的概率模型应用于描述语言的自动机。
接着，他又把热力学中“熵”(entropy)的概念引用于语言处理的概率算法中。
上世纪50年代初，Kleene研究了有限自动机和正则表达式。
1956年，Chomsky 又提出了上下文无关语法，并把它运用到自然语言处理中。
他们的工作直接引起了基于规则和基于概率这两种不同的自然语言处理技术的产生。
而这两种不同的自然语言处理方法，又引发了数十年有关基于规则方法和基于概率方法孰优孰劣的争执。
另外，这一时期还取得了一些令人瞩目的研究成果。
比如，1946年Köenig 进行了关于声谱的研究。
1952年Bell实验室语音识别系统的研究。
1956年人工智能的诞生为自然语言处理翻开了新的篇章。
这些研究成果在后来的数十年中逐步与自然语言处理中的其他技术相结合。
这种结合既丰富了自然语言处理的技术手段，同时也拓宽了自然语言处理的社会应用面。
●快速发展期(1957-1970)自然语言处理在这一时期很快融入了人工智能的研究领域中。
由于有基于规则和基于概率这两种不同方法的存在，自然语言处理的研究在这一时期分为了两大阵营。
一个是基于规则方法的符号派(symbolic)，另一个是采用概率方法的随机派(stochastic)。
这一时期，两种方法的研究都取得了长足的发展。
从50年代中期开始到60年代中期，以Chomsky为代表的符号派学者开始了形式语言理论和生成句法的研究，60年代末又进行了形式逻辑系统的研究。
而随机派学者采用基于贝叶斯方法的统计学研究方法，在这一时期也取得了很大的进步。
但由于在人工智能领域中，这一时期多数学者注重研究推理和逻辑问题，只有少数来自统计学专业和电子专业的学者在研究基于概率的统计方法和神经网络，所以，在这一时期中，基于规则方法的研究势头明显强于基于概率方法的研究势头。
这一时期的重要研究成果包括1959年宾夕法尼亚大学研制成功的TDAP系统，布朗美国英语语料库的建立等。
1967年美国心理学家Neisser提出认知心理学的概念，直接把自然语言处理与人类的认知联系起来了。
●低速的发展期(1971 -1993)随着研究的深入，由于人们看到基于自然语言处理的应用并不能在短时间内得到解决，而一连串的新问题又不断地涌现，于是，许多人对自然语言处理的研究丧失了信心。
从70年代开始，自然语言处理的研究进入了低谷时期。
但尽管如此，一些发达国家的研究人员依旧不依不挠地继续着他们的研究。
由于他们的出色工作，自然语言处理在这一低谷时期同样取得了一些成果。
70年代，基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的统计方法在语音识别领域获得成功。
80年代初，话语分析(Discourse Analysis)也取得了重大进展。
之后，由于自然语言处理研究者对于过去的研究进行了反思，有限状态模型和经验主义研究方法也开始复苏。
●复苏融合期(1994年至今)90年代中期以后，有两件事从根本上促进了自然语言处理研究的复苏与发展。
一件事是90年代中期以来，计算机的速度和存储量大幅增加，为自然语言处理改善了物质基础，使得语音和语言处理的商品化开发成为可能；另一件事是1994年Internet商业化和同期网络技术的发展使得基于自然语言的信息检索和信息抽取的需求变得更加突出。
这样，自然语言处理的社会需求更加迫切，自然语言处理的应用面也更加宽广，自然语言处理不再局限于机器翻译、语音控制等早期研究领域了。
3.自然语言处理的研究内容自然语言处理的范围涉及众多方面，如语音的自动识别与合成，机器翻译，自然语言理解，人机对话，信息检索，文本分类，自动文摘，等等。
我们认为，这些部门可以归纳为如下四个大的方向：●语言学方向本方向是把自然语言处理作为语言学的分时来研究，它之研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。
这个方向最重要的研究领域是语法形式化理论和数学理论。
●数据处理方向是把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。
这一方向早起的研究有属于数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近些年来则有大规模的语料库的涌现。
●人工智能和认知科学方向在这个方向中，自然语言处理被作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的只能机制和认知机制。
这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。
●语言工程方向主要是把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究，这一方向的研究一般称为“人类语言技术”或者“语言工程”。
4.自然语言处理的应用以上所提及的自然语言处理的四大研究方向基本上涵盖了当今自然语言处理研究的内容，更加细致的说，自然语言处理可以进一步细化为以下13项研究内容，也即为自然语言处理的应用方向，这13个应用方向分别是：(一)口语输入: 语音识别、信号表征(语音信号分析) 、鲁棒的语音识别( Robust Speech Recognition) 、语音识别中的隐马尔可夫模型方法、语言表征理论(语言模型) 、说话人识别、口语理解;(二)书面语输入: 文献格式识别、光学字符识别(印刷体及手写体) 、手写界面(如用笔输入的计算机) 、手写文字分析(如签名验证) ;(三)语言分析和理解: 小于句子单位的处理(形态分析, 形态排歧) 、语法的形式化(如上下文无关语法、词汇功能语法、功能合一语法、中心语驱动的短语结构语法) 、基于约束语法的词表(Lexicons for Constraint2Based Grammars) 、计算语义学、句子建模与剖析技术、鲁棒的剖析技术(Robust Parsing) ;(四)语言生成: 句法生成、深层生成;(五)口语输出技术: 合成语音生成、用于文本—语音合成的文本解释( Text Interp retation forText2to2Speech Synthesis) 、口语生成(从概念到语音) ( Spoken Language Generation: Concep tion toSpeech) ;(六)话语分析与对话: 话语建模(Discourse Modeling) 、对话建模、口语对话系统;(七)文献自动处理: 文献检索、文本解释:信息抽取、本文内容的自动归纳(如自动文摘) 、文本写作和编辑的计算机支持、工业和企业中使用的受限语言( Controlled Languages in Industry andCompany) ;(八)多语问题的计算机处理: 机器翻译、人助机译、机助人译、多语言信息检索、多语言语音识别、自动语种验证;(九)多模态的计算机处理: 空间和时间的表征方法(从文本中抽取空间和时间的信息) 、文本与图像处理、口语与手势的模态结合(使用数据手套) 、口语与面部信息的模态结合: 面部运动与语音识别、口语与面部信息的模态结合: 面部运动与语音合成;(十)信息传输与信息存储: 语音编码(语音压缩) 、语音品质提升;(十一)自然语言处理中的数学方法: 统计建模与分类的数学理论、DSP (数字信号处理) 技术、剖析算法的数学基础研究、连接主义的技术(如神经网络) 、有限状态分析技术、语音和语言处理中的最优化技术和搜索技术;(十二)语言资源: 书面语料库、口语语料库、机器词典与词网的建设、术语编纂与术语数据库、网络数据挖掘与信息提取;(十三) 自然语言处理系统的评测: 面向任务的文本分析评测、机器翻译系统和翻译工具的评测、大覆盖面的自然语言剖析器的评测、人的因素与用户的可接受性、语音识别: 评估与评测、语音合成评测、系统的可用性和界面的评测、语音通信质量的评测、文字识别系统的评测。