自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能（AI）的一个分支，专注于赋予计算机理解和处理人类书面和口头语言的能力。这个领域融合了计算语言学、基于规则的人类语言建模以及尖端的统计、机器学习和深度学习模型。通过这种融合，计算机能够真正“理解”人类语言的全部内容，无论是通过文本还是语音数据表达。这种理解超越了单纯的词汇，包含了沟通中的潜在目的甚至情感细微差别。
NLP技术在语音激活的GPS、数字助理或客户服务聊天机器人中都有应用，并且在企业解决方案中扮演着越来越重要的角色，增强了业务运营和员工生产力。
企业使用大量的非结构化、文本密集型数据，需要一种有效处理这些数据的方法。大多数在线生成并保存在数据库中的数据都是自然人类语言。直到最近，组织还无法有效检查这些数据。这就是自然语言处理的实用性所在。
NLTK，即自然语言工具包，是一个Python库。使用NLTK来处理口语数据。NLTK促进了解析、标记化、词形还原和词干提取等技术的应用，以理解自然语言。它有助于文本分类、解析语言结构、文档分析等。
在自然语言处理中，解析指的是机器对句子语法结构的理解。解析使设备能够理解句子中单词的含义以及单词、短语、名词、主语和宾语的组合。解析有助于分析文本或文档以发现有价值的信息。
句法分析是一种从句子中提取意义的方法。机器可以通过句法分析检查和理解短语中单词的顺序。NLP利用语言的语法规则来辅助文本中单词的组合和顺序的句法分析。
在NLP中，语用歧义指的是在任何给定句子中使用都依赖于上下文的具有多个含义的单词。由于语用歧义，相同的语言可能具有多个含义。遇到的大多数短语都包含具有多个含义的单词，使它们开放于解释。这种不同的解释结果在歧义中，并在NLP中被称为语用歧义。
词干提取是消除单词后缀以获得其根形式的过程。它类似于将树的树枝砍成树干。例如，eating、eats和eaten的词干是eat。搜索引擎使用词干提取对单词进行索引。词干提取对于自然语言理解（NLU）和自然语言处理（NLP）至关重要。
词性标注，通常称为POS标注，是检测文档中各个单词并根据其上下文将它们分类为词性的过程。POS标注也被称为语法标注，因为它需要理解语法结构并识别相应的组成部分。POS标注是一种复杂的方法，因为同一个单词根据不同的上下文可以有多种含义。出于同样的原因，用于单词映射的相同基本方法对POS标注是不成功的。
词形还原是将单词的不同形式映射到其根（也称为“词元”）。虽然这可能看起来类似于词干提取的定义，但它是不同的。例如，经过词干提取后，“better”保持不变。然而，在词形还原之后，它应该变成“good”。词形还原需要对语言有更深入的理解。建模和设计有效的词形还原器仍然是NLP研究中的一个开放问题。
文本规范化是指在社交媒体帖子中发现事件详情的场景。社交媒体帖子中使用的术语可能与报纸大不相同。一个短语可能以多种方式拼写，包括缩写版本（带和不带连字符），名字通常以小写书写等。在设计NLP工具以处理此类数据时，获得一个规范的文本表示，将这些差异纳入单一表示是有利的。这个过程被称为文本规范化。常见的文本规范化步骤包括将所有文本转换为小写或大写，将数字转换为文本（例如，7转换为seven），并扩展缩写。