如今，在人工智能領域內，自然語言處理是最流行的分支，主要研究方向是如何使計算機理解人類語言。換句話說，計算機不僅可以理解自然語言文本的含義，還可以表達自然語言文本中給定的深層意圖和思想。如果簡單的來理解，什么是自然語言處理（NLP）的話，它就像人一樣，如果您罵我，我可以理解，如果您稱贊我，我也很高興。因此，這項技術通常體現著人工智能的最高任務和領域，也就是說，只有當計算機具有理解自然語言的能力時，機器才能被視為真正的智能。

　　什么是自然語言處理？

我們人類在交流的時候是通過語言，我們的聽說讀寫都是以非常自然的形式進行著，所以也叫做自然語言。

一本書的內容，日常生活中聽到的，說到的，寫下來的，人與人之間的聊天記錄，電影里的對話等等都是一種自然語言。

　　再看什么是自然語言處理：

自然語言處理是人工智能的一個分支，如果我們希望建造一個機器可以和人類以自然語言的形式進行交流，那么就需要相應的計算技術和計算語言，讓系統能夠像人類一樣處理自然語言。

　　總結一下：

自然語言處理是計算技術和計算語言學處理人類自然語言的一種能力。

自然語言處理屬于計算機科學，是人工智能的一個領域，研究的是計算機與人類自然語言之間的交互作用。

自然語言處理即自動或半自動地處理人類自然語言。

　　為什么自然語言處理很難？

在前20年，科學家研究自然語言處理一直停留在或者說局限在人類學習語言的方式上，簡單來說，就是用電腦去模仿人腦，當時大多數的科學家都認為要讓機器去翻譯或者語音識別，就需要讓計算機去理解我們的語言，而要做到這一點，就需要計算機具有像人類一樣的智慧，這就是人類認識的普遍規律，我們也不要去笑話他們，因為唯有如此的試錯，才造就了今天的成就。

如今語音識別和翻譯已經做得非常的好了，但是很多不在我們這種機器學習研究領域的人來說，還錯誤的認為語音識別和翻譯是靠計算機理解了自然語言才實現的，其實際上是靠數學和統計學去實現的。

從規則到統計的進步是人類認識事物的一種突破，統計語言模型的建立，是當今自然語言處理的基礎和關鍵，但是很多東西都會存在自己本身固有的缺陷，這是無法改變的。

語言模型中設計的數字關系、公式計算，N元模型的定位，為什么在馬爾科夫假設中N的值會這么小，里面涉及到的知識太多，在這里也無法一一回答給你。我只是想說，單純的自然語言處理已經沒有像之前那么的毫無頭緒了，現在已經比以前好的太多了。難，不是在于它的本身，而是在于它涉及的知識點實在太多了。

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