自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是一門交叉學(xué)科，它結(jié)合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能和語言學(xué)的知識(shí)，旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語言。NLP的核心是構(gòu)建能夠理解和交流自然語言的算法，從而縮小人與機(jī)器之間的交流鴻,溝自然語言處理可以分為兩大類：自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）。自然語言理解關(guān)注于機(jī)器對(duì)人類語言的理解和解釋，包括語法分析、情感分析、實(shí)體識(shí)別等。而自然語言生成則是關(guān)注于機(jī)器如何以自然、流暢的語言輸出信息，包括自動(dòng)文摘、機(jī)器翻譯和對(duì)話系統(tǒng)等

自然語言處理（NLP）的發(fā)展歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，從最初的基于規(guī)則、統(tǒng)計(jì)方法，到現(xiàn)代的深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)， 自然語言處理的早期嘗試開始于1950年代。研究者開始使用規(guī)則基礎(chǔ)的方法來解決自然語言處理問題，例如通過編寫語法規(guī)則來進(jìn)行句法分析。1970年代至1990年代，隨著統(tǒng)計(jì)學(xué)的引入，自然語言處理開始轉(zhuǎn)向基于數(shù)據(jù)的方法，研究者開始使用統(tǒng)計(jì)模型來處理語言問題 ，進(jìn)入21世紀(jì)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的崛起，自然語言處理開始采用更為高效和準(zhǔn)確的方法。 例如，最大熵模型和支持向量機(jī)等機(jī)器學(xué)習(xí)算法開始應(yīng)用于文本分類、信息檢索和命名實(shí)體識(shí)別等任務(wù)。2010年代后期，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，自然語言處理進(jìn)入了一個(gè)新的時(shí)代。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），開始應(yīng)用于各種NLP任務(wù)。Transformer、BERT、GPT-3模型的出現(xiàn)進(jìn)一步推動(dòng)了自然語言處理的進(jìn)步和發(fā)展。