自然语言处理（natural language processing，简称nlp）是人工智能领域中的一个关键分支，它致力于使计算机能够理解、解释和生成人类语言。nlp的核心目标是让计算机能够像人类一样理解和处理自然语言，从而实现与人类的沟通和互动。
自然语言处理可以分为几个子领域，包括：
1. 文本挖掘（text mining）：从大量文本中提取有用信息的过程，如关键词提取、情感分析等。
2. 机器翻译（machine translation）：将一种自然语言转换为另一种自然语言的技术，如谷歌翻译。
3. 语音识别（speech recognition）：将人类的语音信号转换为文本或命令的技术，如苹果的siri。
4. 语义分析和理解（semantic analysis and understanding）：对文本进行深入理解，包括词义消歧、句法分析、依存关系分析等。
5. 问答系统（question answering systems）：根据用户的问题提供准确答案的系统，如百度知道。
6. 情感分析（sentiment analysis）：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中立。
7. 机器写作（machine writing）：自动生成符合语法规则的文本，如ai助手。
8. 文本摘要（text summarization）：从长篇文本中提取关键信息并生成简短摘要的技术，如google新闻摘要。
9. 命名实体识别（named entity recognition）：识别文本中的特定实体，如人名、地名等。
10. 对话系统（dialogue systems）：模拟人类对话过程的系统，如聊天机器人。
自然语言处理在许多领域都有广泛的应用，如电子商务、金融、医疗、教育、娱乐等。随着技术的发展，nlp在实际应用中的作用越来越重要，为人们提供了更加便捷和智能的服务。
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