自然語言處理（NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學習在圖像識別、語音識別領域的大放異彩，人們對深度學習在NLP的價值也寄予厚望。自然語言處理作為人工智能領域的認知智能，成為目前大家關注的焦點。

基本概念

?  自然語言處理既是一門技術也是一門學科。
  ?  自然語言指人類使用的語言，如漢語、英語等
  ?  語言是思維的載體，是人類交流的工具
  ?  語言的兩種屬性：文字和聲音
  ?  人類歷史上以文字形式記載和流傳的知識占80%以上。

自然語言處理的定義：
"自然語言處理又稱為自然語言理解，就是利用計算機為工具對人類特有的書面形式和又頭形式的自然語言的信息進行各種類型處理和加工的技術。” —— 馮志偉《自然語言的計算機處理》

研究的基本問題

1. 語音學

語音學(Phonetics)問題：研究詞及其語音的關聯

2. 形態學

形態學(Morphology)問題:研究詞是如何由有意義的基本單位-詞素(Morphemes)構詞的。

詞素是從詞或者詞干的直接成分的角度來確定的音義結合體。字和詞素不是一一對應的：
一、有的漢字實際上代表不同的詞素。如“副”這個字代表多種詞素：“第二的、次級的”、“相配、相稱”、某種計量單位。
二、同一詞素可以由不同的漢字來表示。如：“來吧”中的“吧”可以由“罷”代替。三、有些漢字在某些場合屬于詞素，某些場合不是。如：“沙”在“泥沙”里面是詞素，在“沙發”里面不代表意義。詞素與詞的關系是“詞素的功能是構詞詞”。
詞素構詞有兩種情況：
一、一個詞素單獨構詞一個詞。如:人、魚、書、蜈蚣等。
二、兩個或兩個以上的詞素構詞一個詞。如：人+民，機+器等。

3. 語法學

語法學(Syntax)問題：研究句子結構成分之間的相互關系和組成句子的序列。

為什么一句話可以這么說也可以那么說?

4. 語義學

語義學(Sementics)問題：研究如何從一個語句中詞的意義，以及這些詞在該語句中句法結構中的作用來推導出該語句的意義。
下面的話說了什么?
(1)蘋果不吃了
(2)這個人真牛
(3)火燒圓明園/火燒驢肉

5. 語用學

語用學(Pragmatics)問題:研究在不同上下文中的語句的應用，以及上下文對語句理解所產生的影響。從狹義的語言學觀點看，語用學處理的是語言結構中有形式體現的那些語境。相反，語用學最寬泛的定義是研究語義學未能涵蓋的那些意義。
在語用學中最基本的一個概念是語境，它是專門研究語言的理解和使用的學問，它研究在特定場景中的特定話語，研究如何通明朝這個朝代更過語境來理解和使用。
下面話為什么這樣說?
(1)火，火!
(2)A：看看魚怎么樣了?
B：我剛才翻了一下。

研究的主要內容

1. 機器翻譯

?  基于規則的機器翻譯方法
認為翻譯的過程是需要對源語言的分析和源語言意義的表示，然后再生成等價的標語言的過程。根據翻譯過程的不同，規則方法可分為兩種主要方法：基于轉換的方法的翻譯過程包括三個階段：分析得到一種源語言的抽象表示；把源語言的抽象表示轉換為目標語言的抽象表示 ；由目標語言的抽象表示生成目標語言。基于中間語言的方法在對源語言分析后產生的是中間語言,而目標語言的生成是直接由這種中間語言開始的。

?  基于實例的機器翻譯
本質是“以翻譯實例為基礎,基于相似原理的機器翻譯”,其利用的主要知識源是預處理過的雙語語料和翻譯詞典。基于實例的翻譯過程通常包括三步: 在翻譯實例庫中搜索匹配片段;確定相應的譯文片段;重新組合譯文片段以得到最終翻譯。