如今，在人工智能领域内，自然语言处理是最流行的分支，主要研究方向是如何使计算机理解人类语言。换句话说，计算机不仅可以理解自然语言文本的含义，还可以表达自然语言文本中给定的深层意图和思想。如果简单的来理解，什么是自然语言处理（NLP）的话，它就像人一样，如果您骂我，我可以理解，如果您称赞我，我也很高兴。因此，这项技术通常体现着人工智能的最高任务和领域，也就是说，只有当计算机具有理解自然语言的能力时，机器才能被视为真正的智能。

 什么是自然语言处理？

我们人类在交流的时候是通过语言，我们的听说读写都是以非常自然的形式进行着，所以也叫做自然语言。

一本书的内容，日常生活中听到的，说到的，写下来的，人与人之间的聊天记录，电影里的对话等等都是一种自然语言。

 再看什么是自然语言处理：

自然语言处理是人工智能的一个分支，如果我们希望建造一个机器可以和人类以自然语言的形式进行交流，那么就需要相应的计算技术和计算语言，让系统能够像人类一样处理自然语言。

 总结一下：

自然语言处理是计算技术和计算语言学处理人类自然语言的一种能力。

自然语言处理属于计算机科学，是人工智能的一个领域，研究的是计算机与人类自然语言之间的交互作用。

自然语言处理即自动或半自动地处理人类自然语言。

 为什么自然语言处理很难？

在前20年，科学家研究自然语言处理一直停留在或者说局限在人类学习语言的方式上，简单来说，就是用电脑去模仿人脑，当时大多数的科学家都认为要让机器去翻译或者语音识别，就需要让计算机去理解我们的语言，而要做到这一点，就需要计算机具有像人类一样的智慧，这就是人类认识的普遍规律，我们也不要去笑话他们，因为唯有如此的试错，才造就了今天的成就。

如今语音识别和翻译已经做得非常的好了，但是很多不在我们这种机器学习研究领域的人来说，还错误的认为语音识别和翻译是靠计算机理解了自然语言才实现的，其实际上是靠数学和统计学去实现的。

从规则到统计的进步是人类认识事物的一种突破，统计语言模型的建立，是当今自然语言处理的基础和关键，但是很多东西都会存在自己本身固有的缺陷，这是无法改变的。

语言模型中设计的数字关系、公式计算，N元模型的定位，为什么在马尔科夫假设中N的值会这么小，里面涉及到的知识太多，在这里也无法一一回答给你。我只是想说，单纯的自然语言处理已经没有像之前那么的毫无头绪了，现在已经比以前好的太多了。难，不是在于它的本身，而是在于它涉及的知识点实在太多了。

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