自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是人工智能和计算机科学领域的一个分支，专注于让计算机能够理解、解析和生成人类自然语言的能力。它涉及使用计算机算法和技术来处理、分析和处理人类语言的各种形式，包括文本、语音和对话。
NLP的目标是使计算机能够处理和理解人类语言的含义、语法、语义和上下文，并从中提取有用的信息。通过NLP技术，计算机可以对文本进行自动分析、归纳和总结，识别文本中的实体、情感和关系，进行机器翻译，构建对话系统，进行文本分类和情感分析等。
NLP的关键任务包括：
1.语言理解（LanguageUnderstanding）：使计算机能够理解和解释人类语言的含义，包括语法结构、句子意思、实体识别等。
2.语言生成（LanguageGeneration）：使计算机能够生成符合语法和语义规则的自然语言文本，如自动摘要、机器翻译、文本生成等。
3.信息提取（InformationExtraction）：从大规模的文本中自动提取结构化的信息，如实体识别、关系抽取、事件提取等。
4.问答系统（QuestionAnswering）：使计算机能够根据用户提出的问题，在大规模的文本中查找并提供准确的答案。
5.情感分析（SentimentAnalysis）：分析文本中的情感倾向和情感态度，如判断情绪、情感极性等。
NLP使用了多种技术和方法，包括机器学习、深度学习、统计模型、语言模型、文本挖掘、语义分析等。它在自动化文本处理、智能助理、机器翻译、信息检索、社交媒体分析等领域具有广泛的应用，为人们提供更高效、智能的语言交互和信息处理能力。
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