一、什么是自然语言处理

简单地说，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）就是用计算机来处理、理解以及运用人类语言(如中文、英文等)，它属于人工智能的一个分支，是计算机科学与语言学的交叉学科，又常被称为计算语言学。由于自然语言是人类区别于其他动物的根本标志。没有语言，人类的思维也就无从谈起，所以自然语言处理体现了人工智能的最高任务与境界，也就是说，只有当计算机具备了处理自然语言的能力时，机器才算实现了真正的智能。

从研究内容来看，自然语言处理包括语法分析、语义分析、篇章理解等。从应用角度来看，自然语言处理具有广泛的应用前景。特别是在信息时代，自然语言处理的应用包罗万象，例如：机器翻译、手写体和印刷体字符识别、语音识别及文语转换、信息检索、信息抽取与过滤、文本分类与聚类、舆情分析和观点挖掘等，它涉及与语言处理相关的数据挖掘、机器学习、知识获取、知识工程、人工智能研究和与语言计算相关的语言学研究等。

事实上，“人工智能”被作为一个研究问题正式提出来的时候，创始人把计算机国际象棋和机器翻译作为两个标志性的任务，认为只要国际象棋系统能够打败人类世界冠军，机器翻译系统达到人类翻译水平，就可以宣告人工智能的胜利。四十年后的1997年，IBM公司的深蓝超级计算机已经能够打败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。而机器翻译到现在仍无法与人类翻译水平相比，从此可以看出自然语言处理有多么困难！

图源：ImageQ大数据语义分析平台（www.imageq.cn）

二、自然语言处理的发展趋势

目前，人们主要通过两种思路来进行自然语言处理，一种是基于规则的理性主义，另外一种是基于统计的经验主义。理性主义方法，就是聘请一批语言专家，用他们对语言的构成的知识来让计算机理解人类语言。而经验主义方法，则是让人工智能，在对大量数据的自主学习之下，慢慢模仿人类，并学习人类语言。因此只要能够有足够多的语言数据，就能够理解人类语言。然而，当面对现实世界充满模糊与不确定性时，这两种方法都面临着各自无法解决的问题。例如，人类语言虽然有一定的规则，但是在真实使用中往往伴随大量的噪音和不规范性。我们平常说话并非一定会严格按照语法规范要求的主谓宾结构，很多年前就有这么一句广告：无兄弟，不篮球。那么用常规的语法结构就无法对这句广告进行分析。所以，理性主义方法的一大弱点就是鲁棒性差，只要与规则稍有偏离便无法处理。而对于经验主义方法而言，又不能无限地获取语言数据进行统计学习，因此也不能够完美地理解人类语言。二十世纪八十年代以来的趋势就是，基于语言规则的理性主义方法不断受到质疑，大规模语言数据处理成为目前和未来一段时期内自然语言处理的主要研究目标。统计学习方法越来越受到重视，自然语言处理中越来越多地使用机器自动学习的方法来获取语言知识。

图源：清华《2018自然语言处理研究报告》

自然语言处理作为一个年龄尚不足一个世纪的新兴学科，正在进行着突飞猛进的发展。回顾自然语言处理的发展历程，并不是一帆风顺，有过低谷，也有过高潮。而现在我们正面临着新的挑战和机遇。例如，目前网络搜索引擎基本上还停留在关键词匹配，缺乏深层次的自然语言处理和理解。语音识别、文字识别、问答系统、机器翻译等目前也只能达到很基本的水平。路漫漫其修远兮，自然语言处理作为一个高度交叉的新兴学科，不论是探究自然本质还是付诸实际应用，在将来必定会有令人期待的惊喜和异常快速的发展。

文章来源 ：

[1] 如何向文科同学科普自然语言处理（NLP）[DB/OL]. https://www.zhihu.com/question/28225747/answer/39946690，2015-02-17