自然语言处理（NLP）是一门研究如何让计算机理解和处理人类语言的学科。作为沟通的结构化媒介，语言是人类区别于动物的重要特征之一。根据维基百科的定义，NLP是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，关注计算机与人类语言之间的交互，特别是如何编程计算机处理和分析大量的自然语言数据。简而言之，NLP的目标是赋予计算机像人类一样听和说的能力。
NLP技术在现实世界中有多种应用，以下是一些例子：
对于任何在线或离线业务来说，广告都是至关重要的。需要将产品广告给目标受众。许多公司使用NLP技术，根据页面内容展示相关广告。这种广告基于用户当前查看的内容，被认为对用户更有趣，因为他们会看到与他们访问的网站页面主题相匹配的广告。
垃圾邮件是每个人在互联网世界中面临的最大问题之一。在这个以电子邮件为主要沟通方式的世界里，由于其沟通便捷和低成本，每天都会有越来越多的垃圾邮件和垃圾信息。NLP在这里可以帮助过滤出垃圾邮件和非垃圾邮件。谷歌的G-Mail产品是看到的一个最实际的例子，智能回复也是NLP的另一个例子。
每天可以看到不同的社交媒体网站收集了大量的数据。但他们的主要挑战是保留相关数据和删除非法帖子。NLP可以帮助完成这项任务。目前，意见挖掘是NLP最好的例子之一，因为在选举期间有很多关于领导人的推文。通过分析这些推文数据，可以观察到有多少人支持特定的领导人以及他们有什么样的意见，还可以建立一个预测模型，预测哪位领导人最有可能获胜。
搜索引擎是NLP最伟大的应用之一。互联网上的大部分数据都是以文本数据的形式存在。如果要使用国内搜索技术找到特定的文章，这将花费最多的时间。大多数搜索引擎使用信息检索技术从互联网上找到内容。
聊天机器人也是NLP最伟大的应用之一。AI驱动的聊天机器人使用人工智能的一个分支，即自然语言处理（NLP），以提供更好的用户体验。聊天机器人也被称为虚拟代理或智能虚拟助手。这些NLP聊天机器人通过接管重复和耗时的沟通来帮助人类。
机器翻译自动将一种自然语言翻译成另一种自然语言，保留输入文本的含义。谷歌开发了一个强大的语言翻译API，可以将一种语言翻译成另一种语言。谷歌翻译的创建者利用了一些最先进和最新的NLP发展，以非常有创意的方式。
NLP包括多种任务，例如文本/文档分类、情感分析、信息检索、词性标注、语言检测和机器翻译、对话代理、知识图谱和问答系统、文本摘要、主题建模、文本生成、拼写检查和语法纠正、文本解析、语音转文本等。
NLP的方法可以分为以下几种：
启发式或启发式技术是任何采用实用方法解决问题或自发现的方法，这种方法不能保证是最优的、完美的或理性的，但足以达到即时的、短期的目标或近似值。例如，正则表达式用于模式匹配，Wordnet存储一个词与其他词的信息，开放心智常识问题等。
当使用启发式方法时，问题得到了解决，但当出现开放式情况时，启发式方法失败了，机器学习方法就出现了。1990年代NLP的重要进步开始，许多新技术在这个领域发展。使用机器学习方法的大优势是基于现有数据训练模型，这个模型给出了最好的结果。
自2010年以来，深度学习在数据科学行业被广泛使用，因为深度学习比机器学习有优势，例如在深度学习中，特征生成是自动的，适用于非结构化数据，具有自学习能力，能够提供高质量的结果，成本效益等。
自然语言处理（NLP）是目前人工智能（AI）和机器学习（ML）领域最热门的领域之一。让看看2022年值得关注的一些NLP趋势。
迁移学习是一个较老的术语，但最近变得流行起来。迁移学习是一种机器学习方法，涉及训练一个模型用于一个工作，然后将其重用于相关活动。与其从头开始开发和训练一个模型，这既昂贵又耗时，需要大量数据，只需微调一个已经训练过的模型即可。