自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP技术广泛应用于搜索引擎、机器翻译、情感分析、语音识别等多个领域。
NLP的主要任务
- 文本分类：将文本数据按照一定的规则进行分类，如垃圾邮件检测、情感分析等。
- 实体识别：识别文本中的实体，如人名、地名、组织机构等。
- 词性标注：为文本中的每个词标注其词性，如名词、动词、形容词等。
- 句法分析：分析句子的结构，理解句子中词语之间的关系。
- 语义分析：理解文本的含义，如语义角色标注、语义关系抽取等。
NLP的发展历程
NLP的发展经历了三个阶段：
- 规则驱动阶段：早期NLP主要依靠人工编写的规则进行文本处理。
- 统计驱动阶段：随着机器学习技术的发展，NLP开始采用统计模型进行文本处理。
- 深度学习驱动阶段：近年来，深度学习技术在NLP领域取得了显著成果，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
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