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自然语言处理（NLP）是一种艺术与科学的结合，旨在从文本数据中提取信息。在它的帮助下，我们从文本中提炼出适用于计算机算法的信息。从自动翻译、文本分类到情绪分析，自然语言处理成为所有数据科学家的必备技能之一。小编这样说是不是有点太官方了呢？哈哈，其实自然语言处理就是目前大热的人工智能（AI）的一个重要分支，也就是将人工智能技术运用到对于中文内容的处理上来。

十年前，自然语言处理在计算机学科中是有些边缘化的，因为它是一个交叉学科，介于工科和文科之间。但今天NLP已变成了大家关注的焦点——我们认为自然语言处理是人工智能皇冠上的明珠，在这其中有技术发展阶段的原因。我们可以把人工智能分类为运算智能：比如下棋的人工智能；感知智能：如人脸识别和语音识别。而人脸识别的画面中，还有事物之间的关系，识别这些需要理解更深层次的概念，这些是认知层面的问题。感知智能发展到一定阶段的时候，大家就会很自然地把目光投射到认知智能，思考如何处理人类的抽象表达，这其中包括生活中的对话、企业内部的大量知识，它们是用文字表达的。

因此，自然语言处理正变得非常重要，同时自然语言处理还面临着文本领域迁移、文本推理等很多挑战。自然语言处理的问题，嵌入到了不同行业的 各个问题当中。这就是为什么很多大型互联网公司的云计算的平台可能是由一个部门提供的，但是自然语言处理却是由很多部门都在做——因为无法为不同的行业提供通用的NLP技术。

自然语言处理是利用大量的中文文字与词的数据进行统计分析，恰恰也总结出同一类型或者属性词间的共同属性，能够通过这个属性进行词语性质的判断与内容的提取。再与人工智能技术相结合，就可以进行词句的学习，能够根据文章描述的句子进行语意分析，然后再从语意库中提取与当前语意相同的名句名言，从未为智能创作提供服务。

人工智能领域的研究方向涉及多个不同的学科，在应用层面也涉及到多个子领域。选取人工智能领域中比较有代表性的几个技术分支作为研究对象，包括：机器学习和基础算法、智能搜索和智能推荐、语音识别、自然语言处理、自动驾驶及计算机视觉和图像识别。

机器学习和基础算法、自然语言处理、计算机视觉和图像识别、语音识别、智能搜索和智能推荐、自动驾驶整体呈上升趋势，其中机器学习和基础算法、计算机视觉和图像识别从20世纪90年代初开始加快发展速度，进入20世纪90年代中期后自然语言处理、智能搜索和智能推荐、自动驾驶也加快了发展速度，达到了一个小高峰。

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