人工智能自然语言处理发展报告
人工智能自然语言处理技术分析
人工智能自然语言处理技术分析人工智能技术是当今世界科技领域最受瞩目的技术之一。
人工智能不仅跨足了各个领域，而且在每个领域里面都发挥着极为重要的作用。
其中，自然语言处理技术是人工智能技术中最为重要的一个方向之一。
本文将从几个方面探讨自然语言处理技术在人工智能领域中的应用和发展趋势。
一、自然语言处理技术的概述自然语言处理技术是指使用计算机对人类语言进行语义处理、文本处理等技术。
自然语言处理技术可以帮助人们更好地理解和处理语言信息，进而提供更好的决策支持，提高效率。
自然语言处理技术发展至今已经具备了一定的应用能力，可以处理包括中文在内的多种自然语言，实现语言翻译、情感分析、文本分类等功能。
二、自然语言处理技术在人工智能领域中的应用自然语言处理技术在人工智能领域中的应用很广泛，下面列出几个例子：1.机器翻译自然语言处理技术在翻译领域中的应用表现得尤为突出，体现在机器翻译方面。
机器翻译是指使用计算机系统进行自然语言的翻译。
它可以解决人们在语言交流中所遇到的翻译问题，帮助人们更好地理解各种语言的内容。
2.智能对话自然语言处理技术在智能对话中也有着广泛的应用。
利用人工智能技术，程序员可以为机器人设计一个较为智能的对话系统。
在实现智能对话的过程中，自然语言处理技术起着至关重要的作用，它可以根据语音、文本和图像等信息进行分析和识别，理解并回答用户的问答。
3.情感计算自然语言处理技术在情感计算领域也有很好的应用。
情感计算是一种针对文本中情感信息的分析，它主要通过分析文本语言中的词语含义和语义，来更好地理解感情和情感状态。
自然语言处理技术可以将文本进行文本预处理、特征提取、情感分类等操作，从而更好地获得情感信息，为用户提供更好的服务。
三、发展趋势人工智能技术的快速发展也带动了自然语言处理技术的不断进步。
在未来，自然语言处理技术将会有以下几个发展趋势：1. 深度学习在未来，自然语言处理技术将会向着深度学习方面的发展。
深度学习具有比传统机器学习更强的学习能力，可以帮助机器更好地理解语言，提高机器翻译、文本生成和文本分类等任务的效率。
人工智能在自然语言处理中的应用与发展
人工智能在自然语言处理中的应用与发展自然语言处理（Natural Language Processing）是人工智能领域中一个非常重要的分支，它涉及到了对人类自然语言的理解、生成、语音识别、自动翻译、文本分类等多个方面的技术。
自然语言处理方面的技术已经在各个领域中得到广泛的应用，例如虚拟助手、在线客服、社交媒体分析、信息抽取、智能翻译等等。
自然语言处理的历史可以追溯到20世纪50年代，起初主要是为了翻译俄语和其他语言的情报文件。
自然语言处理的方法也一直在不断改进，随着机器学习和深度学习的发展，自然语言处理的能力也越来越强。
下面我们来看看在自然语言处理中人工智能的应用与发展。
一、自然语言处理在智能客服中的应用随着科技的不断发展，越来越多企业开始使用智能客服技术，提高客户服务效率和质量。
其中，自然语言处理技术是智能客服的核心，这是因为人们与客服的对话通常是通过自然语言进行的。
自然语言处理技术可以帮助智能客服更好地理解用户的问题，快速给出答案，更好地满足用户的需求。
在智能客服中，自然语言处理技术还可以用于对话机器人的设计和开发。
对话机器人可以根据用户的意图和语境，智能地处理用户的问题，给出准确的答案。
同时，对话机器人还可以通过自然语言处理技术来处理情感和语气等语义信息，提高用户体验，提高对话的自然度。
二、自然语言处理在社交媒体分析中的应用随着社交媒体的流行，大量的用户在社交平台上发布了海量的文本数据。
如果能够对这些文本数据进行有效的分析，就可以从中发现用户的需求和倾向，指导市场营销和产品开发。
为此，自然语言处理技术在社交媒体分析中得到了广泛应用。
自然语言处理技术可以从社交媒体上的文本数据中提取语义信息，包括用户的喜好、情感倾向、品牌评价等。
这些语义信息可以帮助企业更好地了解用户，及时调整营销策略和产品开发方向。
社交媒体上的文本数据还可以通过自然语言处理技术进行分类，例如分析用户的兴趣爱好、用户的地理位置等信息，这些分类结果可以有效支持企业的决策。
人工智能自然语言处理技术的发展
人工智能自然语言处理技术的发展自然语言处理(NLP)是人工智能中一个受关注的领域，它使得计算机能够理解和产生人类语言。
它被广泛用于聊天机器人、语音识别、自动翻译和信息提取等领域。
本文将探讨自然语言处理技术的发展史以及当今的应用。
一、自然语言处理的发展史自然语言处理的历史可以追溯到20世纪50年代，当时计算机科学家开始研究如何让计算机理解和处理人类语言。
一开始的方法是基于规则的，这意味着计算机需要遵循人类语法和句法的逻辑规则进行处理。
但是，这种方法只适用于处理简单的问题，而且需要编写大量规则，这是一项繁琐且耗时的工作。
随着计算机科学的发展，机器学习开始崭露头角。
20世纪80年代，研究人员开始将机器学习应用于自然语言处理中。
这种方法需要大量的数据来训练模型，但是结果却更加准确，同时也可以自动生成规则。
目前，深度学习技术已经成为了自然语言处理的主流方法，而且在语义分析和语音识别方面取得了重大突破。
二、自然语言处理的现状随着深度学习技术的日益成熟，自然语言处理领域也得到了快速发展。
当前，自然语言处理技术主要包括以下几个方面：1. 文本分类和情感分析文本分类和情感分析是自然语言处理领域中应用最广泛的技术之一。
文本分类是一种将文本分成不同类别的过程，而情感分析则是用来识别文本情感的过程。
这些技术广泛应用于垃圾邮件过滤、社交媒体监测以及品牌声誉管理等领域。
2. 语音识别自然语言处理领域中的另一个重要方向是语音识别。
随着语音交互的普及，语音识别技术也变得愈发重要。
目前，语音识别技术不仅被应用于智能音箱、智能手机等设备，还被应用于康复病人的治疗。
3. 机器翻译机器翻译是自然语言处理领域中应用广泛的技术之一。
随着国际交流的日益频繁，机器翻译也变得越来越重要。
当前，最先进的机器翻译技术是基于神经网络的翻译模型，它可以实现高质量的翻译。
4. 对话系统对话系统是自然语言处理领域中最具挑战性的技术之一。
它可以模拟人与人之间的对话，并向用户提供实时的支持和建议。
人工智能中的自然语言处理技术发展
人工智能中的自然语言处理技术发展随着科技的发展和普及，人工智能技术应用在各个领域中，其中自然语言处理技术（Natural Language Processing，简称NLP）的应用越来越广泛。
NLP技术是指让计算机能够理解、分析和生成自然语言的过程。
自然语言处理技术的发展始于20世纪50年代，但直到近些年来才逐渐增长起来。
随着语言学、数学和计算机科学等领域的不断交叉融合，NLP技术的应用领域也不断拓展。
目前，人工智能已经成为社会各个领域中的关键技术，特别是在语音识别和自然语言处理方面，其应用和研究已经取得了重要进展。
一、人工智能中的自然语言处理技术自然语言处理技术可以分为两大类：自然语言理解（Natural Language Understanding，简称NLU）和自然语言生成（Natural Language Generation，简称NLG）。
其中，NLU是指将人类语言转换成计算机能够理解的形式，主要包括语言分析、语法识别、句法分析、语义理解等。
而NLG则是将计算机生成的信息转换成易于人类理解的自然语言形式，主要包括语言生成、句子成分的选择、句式变幻等。
目前，人工智能中的自然语言处理技术主要包括以下几个方面：1、语音识别技术语音识别技术是指将人类语言转化为计算机可以识别的口语文字系统的过程。
通过声音输入，计算机可以将我们说出的话语转化成文字信息，从而实现自然语言的输入。
目前，语音识别技术已经被广泛应用于智能家居、智能驾驶、医疗等领域。
2、机器翻译技术机器翻译技术是指将一种自然语言翻译成另一种自然语言的过程。
通过对原文句子的分析和识别，机器翻译可以将其翻译成目标语言，并输出对应的翻译文本。
目前，机器翻译技术已经成为不同语言之间进行交流的重要工具。
3、情感分析技术情感分析技术是指通过计算机算法，对文本中所包含的情感信息进行识别和分析的过程。
情感分析技术可以帮助我们了解用户对某个产品或事件的态度和意见，并根据其反馈意见进行业务决策或产品优化。
人工智能技术在自然语言处理中的应用发展现状与未来趋势分析
人工智能技术在自然语言处理中的应用发展现状与未来趋势分析自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域的一个重要分支，涉及计算机与人类语言的交互。
近年来，随着人工智能技术的飞速发展，自然语言处理领域也取得了令人瞩目的成就。
本文将对人工智能技术在自然语言处理中的应用发展现状与未来趋势进行分析。
一、应用发展现状1. 文本分类与情感分析人工智能技术在文本分类与情感分析领域取得了重要突破。
通过自然语言处理技术，计算机可以将大量文本进行自动分类和情感分析，从而快速准确地提取有价值的信息。
这使得商业公司可以通过分析用户的文本评论和社交媒体上的观点来了解用户需求和市场趋势。
2. 语音识别与语音合成语音识别技术是自然语言处理中的一个重要分支。
近年来，随着深度学习的快速发展，语音识别的准确度大幅提升。
例如，智能助理技术的飞速发展，使得人们可以通过语音指令来操作智能设备。
同时，语音合成技术也在日益完善，实现了自然流畅的人机交互。
3. 机器翻译机器翻译是自然语言处理的一个重要应用领域。
通过神经网络和深度学习技术的发展，机器翻译取得了显著的进展。
例如，谷歌的神经机器翻译系统在多种语言对之间取得了接近人类水平的翻译质量。
机器翻译的发展使得全球交流更加便捷，也促进了跨文化交流与合作。
二、未来趋势分析1. 对话系统的发展对话系统是自然语言处理领域的热点之一。
未来，随着人工智能技术的进一步发展，对话系统有望实现更加自然流畅的交互。
例如，可以通过深度学习技术让机器具备更好的语义理解和知识推理能力，从而能够更好地理解用户的需求，并做出准确的回应。
2. 多语言处理的挑战目前，大多数自然语言处理技术主要集中在英语等少数语言上。
在多语言社会中，如何处理不同语言之间的翻译、文本分类等问题仍然具有挑战性。
未来的发展需要加大对多语言处理的研究力度，提供更广泛、更普适的自然语言处理技术。
3. 个性化智能助理的进一步提升随着人工智能技术的进一步发展，个性化智能助理有望实现更高水平的智能化。
人工智能新技术发展综述报告范文
人工智能新技术发展综述报告范文一、自然语言处理技术的突破自然语言处理（NLP）技术一直是人工智能领域的研究热点之一。
近年来，随着深度学习算法的快速发展，自然语言处理技术取得了巨大的突破。
2018年，谷歌发布了BERT模型，该模型在多项NLP任务中取得了state-of-the-art的表现，大大提升了文本理解和语言生成的能力。
GPT-3模型更是在语言生成方面达到了前所未有的水平，展现出了惊人的创造力和表达能力。
二、计算机视觉技术的深度发展计算机视觉技术在人工智能领域的应用也取得了长足的进步。
随着卷积神经网络（CNN）的不断优化和改进，计算机视觉算法在图像识别、物体检测、图像生成等方面取得了显著成果。
深度学习模型如YOLO、Mask R-CNN等在目标检测和图像分割领域表现出色，推动了计算机视觉技术的发展。
三、强化学习技术的新应用强化学习作为人工智能的重要分支，近年来也取得了许多突破性的进展，在游戏、机器人控制、自动驾驶等领域都有了广泛的应用。
以AlphaGo为代表的基于强化学习的人工智能系统成功击败了多名国际围棋高手，引起了全球范围内的热烈讨论。
强化学习在自动驾驶领域也取得了重大突破，许多公司都在积极探索基于强化学习的自动驾驶技术。
四、应用领域的拓展与融合人工智能技术的应用领域也在不断拓展和融合，涉及医疗、金融、农业、制造等多个行业。
在医疗领域，人工智能技术已经被成功应用于疾病诊断、药物研发、健康管理等方面；在金融领域，人工智能技术被用于风险预测、欺诈检测、交易智能等方面。
这些领域的拓展与融合为人工智能技术的发展提供了更广阔的空间。
五、未来发展趋势展望随着人工智能技术的不断进步，未来的发展方向将更加注重人工智能与其他领域的融合，例如人工智能与物联网、生物医学、无人机等领域的结合将会成为未来的研究热点。
人工智能技术的发展还将更加注重对技术伦理、安全和隐私保护的关注，建立人工智能技术的良性发展框架，为人工智能技术的未来发展打下良好的基础。
人工智能技术发展报告
人工智能技术发展报告一、引言人工智能（AI）是当今科技领域最热门的话题之一。
随着计算能力的提升和大数据的普及，AI技术在许多领域都取得了显著的进展。
本报告将概述人工智能技术的最新发展，并探讨未来的趋势和挑战。
二、人工智能技术的发展1.机器学习与深度学习：近年来，机器学习，尤其是深度学习，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了突破性的进展。
深度学习通过训练神经网络从大量数据中自动提取特征，大大提高了识别的准确率。
2.计算机视觉：计算机视觉是AI的一个重要分支，其在图像识别、自动驾驶、智能安防等领域具有广泛的应用。
随着深度学习技术的发展，计算机视觉在目标检测、图像分割等任务上的性能得到了显著提升。
3.自然语言处理：自然语言处理是使计算机理解和生成人类语言的能力。
近年来，随着深度学习技术的引入，自然语言处理取得了重大突破。
例如，机器翻译、智能客服、语音助手等领域的应用越来越广泛。
三、未来趋势与挑战1.可解释性与透明度：随着AI技术在各个领域的广泛应用，可解释性与透明度成为越来越重要的问题。
未来的AI系统需要能够解释其决策过程，以便用户和监管机构能够理解并信任其结果。
2.隐私与安全：随着AI技术的发展，数据隐私和安全问题变得越来越突出。
如何在利用数据进行AI训练的同时保护用户隐私，是一个亟待解决的问题。
3.伦理与公平：AI技术的广泛应用可能对就业、社会结构等方面产生影响。
因此，需要关注AI技术的伦理和公平问题，确保其应用不会加剧社会不平等。
四、结论人工智能技术正处于快速发展的阶段，其在各个领域的应用越来越广泛。
然而，随着技术的发展，我们也面临着许多挑战，如可解释性、隐私、伦理等。
因此，未来的研究需要综合考虑技术发展和社会需求，以实现可持续的人工智能发展。
人工智能总结报告(二)2024
人工智能总结报告（二）引言概述：本报告是对人工智能技术的总结，旨在介绍人工智能技术的最新发展和应用领域。
本文将从以下五个大点展开论述：（1）自然语言处理技术的进展；（2）计算机视觉在人工智能中的应用；（3）机器学习与深度学习技术的发展；（4）人工智能在医疗领域的应用；（5）人工智能的伦理与法律问题。
一、自然语言处理技术的进展1. 机器翻译技术的突破2. 文本理解与情感分析的提升3. 文本生成技术的发展4. 自动问答系统的进步5. 中文处理技术的发展二、计算机视觉在人工智能中的应用1. 图像识别技术的发展2. 目标检测与跟踪技术的突破3. 视觉场景理解的进展4. 人脸识别与人体姿态识别技术的提高5. 图像生成与图像编辑技术的发展三、机器学习与深度学习技术的发展1. 监督学习算法的优化2. 无监督学习算法的突破3. 强化学习在人工智能中的应用4. 深度神经网络的发展与迁移学习技术5. 多模态学习和迁移学习的研究进展四、人工智能在医疗领域的应用1. 医学图像分析与诊断2. 个性化医疗推荐系统3. 基于人工智能的疾病预测与诊断4. 机器人手术与辅助手术系统5. 医疗数据分析与大数据的应用五、人工智能的伦理与法律问题1. 数据隐私与信息安全2. 人工智能的社会影响与就业问题3. 机器人伦理与机器道德4. 人工智能的权利与责任5. 法律法规对人工智能的规范与管理总结：本报告总结了人工智能技术在自然语言处理、计算机视觉、机器学习与深度学习、医疗领域的应用以及伦理与法律问题的现状和进展。
人工智能技术的快速发展为各个领域带来了巨大的机会和挑战，但也需要关注伦理道德、隐私保护和法律规范等问题，以确保人工智能技术的稳健发展和公共利益的维护。
自然语言处理技术调研报告
自然语言处理技术调研报告自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机能够像人类一样理解、分析和处理自然语言。
随着大数据和深度学习的发展，NLP技术在各个领域得到了广泛应用，极大地改变了人们的生活和工作方式。
一、NLP的发展历程自然语言处理技术起源于20世纪50年代，诞生初期以规则为基础，通过手工编写规则的方法来实现自然语言的处理。
随着统计方法的引入，NLP技术得以快速发展。
21世纪以来，随着深度学习技术的兴起，NLP技术迎来了一次革命性的突破，包括机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等领域取得了巨大的进展。
二、NLP的关键技术1. 分词与词性标注分词是将连续的文本切割成一组单词的过程，词性标注则是对分词结果进行进一步的标记，例如名词、动词、形容词等。
分词与词性标注是NLP技术的基础，对其他任务的准确性和效率有着重要影响。
2. 语义理解语义理解是指让计算机能够理解文本所表达的实际意思。
这包括命名实体识别、情感分析、文本分类等技术。
通过深度学习方法，实现了对文本语义的高效处理，提升了NLP技术的智能化水平。
3. 文本生成文本生成是指通过计算机生成符合语法、语义规范的文本。
这项技术在机器翻译、自动摘要、对话系统等领域发挥着重要作用。
近年来，神经网络模型的出现，使得文本生成技术得到了极大的提升。
三、NLP的应用领域1. 机器翻译机器翻译是NLP技术的重要应用之一，通过计算机自动将一种语言的文字转化为另一种语言。
随着神经网络模型的引入，机器翻译的质量和效率得到了大幅提升。
2. 智能客服智能客服通过文本和语音的方式与用户进行沟通，帮助解决用户问题。
NLP技术的应用使得智能客服系统能够自动识别用户问题的关键信息，并给出准确的回答，提供了高效便捷的服务体验。
3. 情感分析情感分析是通过NLP技术来分析文本中所包含的情感倾向，为企业决策和公众舆情监控等领域提供参考。
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。
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词法分析是找出词汇的各个词素，从中获得语言学的信息。
句法分析是对句子和短语的结构进行分析，目的是要找出词、短语等的相互关系以及各自在句中的作用。
语义分析是找出词义、结构意义及其结合意义，从而确定语言所表达的真正含义或概念。
语用分析是研究语言所存在的外界环境对语言使用者所产生的影响。
在人工智能领域或者是语音信息处理领域中，学者们普遍认为采用图灵试验可以判断计算机是否理解了某种自然语言，具体的判别标准有以下几条：
第一， 问答，机器人能正确回答输入文本中的有关问题； 第二， 文摘生成，机器有能力生成输入文本的摘要；
第三， 释义，机器能用不同的词语和句型来复述其输入的文本；第四， 翻译，机器具有把一种语言翻译成另一种语言的能力。
1.2.
自然语言处理是包括了计算机科学、语言学心理认知学等一系列学科的一门交叉学科，这些学科性质不同但又彼此相互交叉。因此，梳理自然语言处理的发展历程对于我们更好地了解自然语言处理这一学科有着重要的意义。
h-index
图5-4自然语言处理领域学者h-index分布
中国人才分布
我国专家学者在自然语言处理领域的分布如下图所示。通过下图我们可以发现，京津地区在本领域的人才数量最多，其次是长三角和珠三角地区，相比之下，内陆地区的人才较为匮乏，这种分布与区位因素和经济水平情况不无关系。同时，通过观察中国周边国家的学者数量情况，特别是与日韩、东南亚等亚洲国家相比， 中国在自然语言处理领域学者数量较多。
从2008年到现在，在图像识别和语音识别领域的成果激励下，人们也逐渐
开始引入深度学习来做自然语言处理研究， 由最初的词向量到2013年的word2vec，将深度学习与自然语言处理的结合推向了高潮，并在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功。深度学习是一个多层的神经网络，从输入层开始经过逐层非线性的变化得到输出。从输入到输出做端到端的训练。把输入到输出对的数据准备好，设计并训练一个神经网络，即可执行预想的任务。RNN已经是自然语言处理最常用的方法之一，GRU、LSTM等模型相继引发了一轮又一轮的热潮。
近年自然语言处理在词向量（wordembedding）表示、文本的（编码）encoder和decoder（反编码）技术以及大规模预训练模型（pre-trained）上的方法极大地促进了自然语言处理的研究[7]。
1.3.
全球人才分布
学者地图用于描述特定领域学者的分布情况，对于进行学者调查、分析各地区竞争力现况尤为重要，下图为自然语言处理领域全球学者分布情况：
图 5-2 自然语言发展历程
1950年图灵提出了著名的“图灵测试”，这一般被认为是自然语言处理思
想的开端，20世纪50年代到70年代自然语言处理主要采用基于规则的方法， 研究人员们认为自然语言处理的过程和人类学习认知一门语言的过程是类似的，所以大量的研究员基于这个观点来进行研究，这时的自然语言处理停留在理性主义思潮阶段，以基于规则的方法为代表。但是基于规则的方法具有不可避免的缺点，首先规则不可能覆盖所有语句，其次这种方法对开发者的要求极高，开发者不仅要精通计算机还要精通语言学，因此，这一阶段虽然解决了一些简单的问题， 但是无法从根本上将自然语言理解实用化。
图 5-1 自然语言理解层次
自然语言的理解和分析是一个层次化的过程，许多语言学家把这一过程分为五个层次，可以更好地体现语言本身的构成，五个层次分别是语音分析、词法分析、句法分析、语义分析和语用分析。
语音分析是要根据音位规则，从语音流中区分出一个个独立的音素，再据音位形态规则找出音节及其对应的词素或词。
人工智能自然语言处理发展报告
1.
1.1.
自然语言是指汉语、英语、法语等人们日常使用的语言，是人类社会发展演变而来的语言，而不是人造的语言，它是人类学习生活的重要工具。概括说来，自然语言是指人类社会约定俗成的，区别于如程序设计的语言的人工语言。在整个人类历史上以语言文字形式记载和流传的知识占到知识总量的80%以上。就计算机应用而言，据统计，用于数学计算的仅占10%，用于过程控制的不到5%，其余85%左右都是用于语言文字的信息处理。
70年代以后随着互联网的高速发展，丰富的语料库成为现实以及硬件不断更新完善，自然语言处理思潮由经验主义向理性主义过渡，基于统计的方法逐渐代替了基于规则的方法。贾里尼克和他领导的IBM华生实验室是推动这一转变的关键，他们采用基于统计的方法，将当时的语音识别率从70%提升到90%。在这一阶段，自然语言处理基于数学模型和统计的方法取得了实质性的突破，从实验室走向实际应用。
图5-3自然语言处理领域全球人才分布
地图根据学者当前就职机构地理位置进行绘制，其中颜色越深表示学者越集中。从该地图可以看出，美国的人才数量优势明显且主要分布在其东西海岸；欧洲也有较多的人才分布，主要集中在欧洲中西部；亚洲的人才主要分布在我国东部及日韩地区；其他诸如非洲、南美洲等地区的学者非常稀少；自然语言处理领域的人才分布与各地区的科技、经济实力情况大体一致。此外，在性别比例方面，自然语言处理领域中男性学者占比89.3%，女性学者占比10.7%，男性学者占比远高于女性学者。
处理包含理解、转化、生成等过程。自然语言处理，是指用计算机对自然语言的形、音、义等信息进行处理，即对字、词、句、篇章的输入、输出、识别、分析、理解、生成等的操作和加工。实现人机间的信息交流，是人工智能、计算机科学和语言学所共同关注的重要问题。自然语言处理的具体表现形式包括机器翻译、文本摘要、文本分类、文本校对、信息抽取、语音合成、语音识别等。可以说，自然语言处理就是要计算机理解自然语言，自然语言处理机制涉及两个流程，包括自然语言理解和自然语言生成。自然语言理解是指计算机能够理解自然语言文本的意义，自然语言生成则是指能以自然语言文本来表达给定的意图。