计算机能够直接识别和处理的语言是

计算机能够直接识别和处理的语言是自然语言。自然语言是指人类使用的语言，包括各种方言、俚语、成语、谚语等。计算机通过自然语言处理技术，可以理解和处理这些语言。

自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一种研究如何使计算机能够理解、解释和生成人类语言的技术。它涉及到语言学、计算机科学、心理学等多个领域。自然语言处理的目标是让计算机能够像人类一样理解和处理自然语言，从而实现机器翻译、情感分析、文本摘要、语音识别等功能。

自然语言处理的主要任务包括：

1. 分词（Tokenization）：将连续的文本分解成一个个独立的词语。例如，“我喜欢吃苹果”可以分成“我”、“喜欢”、“吃”、“苹果”。

2. 词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个词语标注其词性，如名词、动词、形容词等。例如，“我”是名词，“喜欢”是动词。

3. 命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的专有名词，如人名、地名、机构名等。例如，“苹果公司”中的“苹果”是公司名。

4. 依存句法分析（Dependency Parsing）：分析句子中词语之间的依赖关系，如主谓宾结构。例如，“我喜欢吃苹果”中的“我”是主语，“喜欢”是谓语，“吃”是宾语。

5. 语义角色标注（Semantic Role Labeling）：为句子中的每个词语分配一个语义角色，如施事、受事、时间等。例如，“我吃了苹果”中的“我”是施事，“吃了”是动作，“苹果”是受事。

6. 文本分类（Text Classification）：根据文本的内容将其归类到预先定义的类别中。例如，将新闻文章归类为“科技”、“体育”、“娱乐”等。

7. 情感分析（Sentiment Analysis）：分析文本的情感倾向，如正面、负面或中立。例如，“我喜欢这个产品”表示正面情感，“我不喜欢这个产品”表示负面情感。

8. 机器翻译（Machine Translation）：将一种自然语言翻译成另一种自然语言。例如，将中文翻译成英文。

9. 语音识别（Speech Recognition）：将人类的语音转换为计算机可识别的文字。例如，将“你好”识别为“你好”。

10. 自动摘要（Automatic Summarization）：从长篇文本中提取关键信息，生成简短的摘要。例如，从一篇关于“人工智能”的文章中提取“人工智能是一种模拟人类智能的技术”作为摘要。

自然语言处理技术的发展使得计算机能够更好地理解和处理人类语言，从而在许多领域发挥重要作用。随着深度学习等技术的不断进步，自然语言处理的能力将不断提高，为人类社会带来更多便利和创新。