NLP，英文全称 Natural Language Processing，中文叫自然语言处理，它是人工智能和语言学领域的分支学科。该领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。
主要范畴
- 文本朗读（Text to speech）
- 语音合成（Speech synthesis）
- 语音识别（Speech recognition）
- 断词/分词（Text segmentation/Word tokenization）
- 中文自动分词（Chinese word segmentation）
- 语法分析/剖析（Syntactic analysis/Parsing）
- 汉语自动句法分析
- 词汇标示框架(Lexical Markup Framework)
- n元语法 (n-gram）
- 词嵌入 (Word2vec)
- 词性标注（Part-of-speech tagging）
- 文档分类 (Document classification)
- 自然语言生成（Natural language generation）
- 文本分类（Text categorization）
- 信息检索（Information retrieval）
- 信息抽取（Information extraction）
- 文字校对（Text-proofing）
- 问答系统（Question answering）
- 给一句人类语言的问句，决定其答案。 典型问题有特定答案 (像是加拿大的首都叫什么?)，但也考虑些开放式问句(像是人生的意义是是什么?)
- 聊天机器人 (ChatBot)
- 对话系统 (Dialogue system)
- 机器翻译（Machine translation）
- 将某种人类语言自动翻译至另一种语言
- 自动摘要（Automatic summarization）
- 产生一段文字的大意，通常用于提供已知领域的文章摘要，例如产生报纸上某篇文章之摘要
- 文字蕴涵（Textual entailment）
- 命名实体识别（Named entity recognition, NER）
- 主题模型（Topic Model）
- 文本情感分析（Sentiment analysis）
- 语义分析（Semantic analysis）
- 潜在语义学（Latent Semantic Analysis）
- 词袋模型（Bag-of-words model）
- 标签云 (Tag Cloud)
- 自然语言理解 (Natural Language Understanding)