自然语言处理（NLP）是人工智能的核心领域之一，旨在让计算机理解、解释和生成人类语言。其基础技术涵盖从文本预处理到高级语义理解的多个层面，主要包括以下内容

分词（Tokenization）

• 将连续文本切分为独立的词或子词单元,英文通常以空格和标点分割，而中文等无空格语言需借助分词算法（如最大匹配、基于统计的模型）。

词性标注（Part-of-Speech Tagging）

• 为每个词语标注语法类别（如名词、动词、形容词），辅助分析句法结构。

句法分析（Parsing）

• 分析句子语法结构,包括：
  • 成分句法分析：识别短语结构（如NP、VP）。
  • 依存句法分析：刻画词语间的依赖关系（如主谓宾）。

命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）

• 识别文本中特定类型的实体,如人名、地点、时间、组织机构等。

语义角色标注（Semantic Role Labeling, SRL）

• 标注句子中谓词（动词等）与相关成分的语义关系（如施事、受事、时间、地点）。

词义消歧（Word Sense Disambiguation, WSD）

• 根据上下文确定多义词的具体含义,苹果”指水果还是公司。

情感分析（Sentiment Analysis）

• 判断文本的情感倾向（正面、负面、中性），常用于评论分析和舆情监控。

文本分类（Text Classification）

• 将文本划分到预定义类别,如新闻分类、垃圾邮件过滤。

信息抽取（Information Extraction, IE）

• 从非结构化文本中提取结构化信息,如实体、关系、事件。

机器翻译（Machine Translation, MT）

• 自动将一种语言翻译成另一种语言,早期基于规则和统计，如今主要依赖神经网络。

文本生成（Text Generation）

• 根据输入生成连贯文本,包括摘要生成、对话系统、故事创作等。

问答系统（Question Answering, QA）

• 根据问题从文档或知识库中检索或生成答案,分为开放域和封闭域问答。

文本相似度计算（Text Similarity）

• 衡量两段文本的语义相似度,常用方法有余弦相似度、基于词向量或预训练模型的嵌入表示。

语言模型（Language Model, LM）

• 对文本序列的概率分布建模,用于预测下一个词或生成文本，预训练语言模型（如BERT、GPT、T5）已成为现代NLP的基石，通过微调可应用于多种下游任务。

文本表示（Text Representation）

• 将文本转换为计算机可处理的数值向量,包括：
  • 离散表示：独热编码、词袋模型。
  • 分布式表示：词向量（Word2Vec、GloVe）、上下文相关表示（ELMo、BERT）。

这些技术共同构成了NLP的基础,随着深度学习的发展，尤其是预训练模型的普及，NLP在各领域的应用不断深化，推动着人机交互、智能客服、内容分析等场景的进步。

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