自然語言處理技術(shù)是所有與自然語言的計算機處理有關(guān)的技術(shù)的統(tǒng)稱，其目的是使計算機理解和接受人類用自然語言輸入的指令，完成從一種語言到另一種語言的翻譯功能。自然語言處理技術(shù)的研究，可以豐富計算機知識處理的研究內(nèi)容，推動人工智能技術(shù)的發(fā)展。自然語言處理中的主要任務(wù) ：

1. 詞性標注與(中文)分詞：詞性標注是自然語言處理中**基礎(chǔ)的研究領(lǐng)域之一。分詞則是中文自然語言處理里的重要任務(wù)。當前詞性標注任務(wù)已經(jīng)較為成熟，發(fā)展空間已經(jīng)不是很大，而中文分詞則基本不被外國高校所關(guān)注。

2. 語法解析：語法解析長久以來是自然語言理解的核心方法，旨在通過解析語言的語法結(jié)構(gòu)來理解語義。語法解析的研究已持續(xù)數(shù)十年，做出突破難度較大，國內(nèi)高校對于這一方向的努力一直不是很多。如何科學地把語法解析結(jié)果應(yīng)用在其它任務(wù)中，是當前NLP和計算語言學領(lǐng)域所有研究者共同感興趣的話題。

3. 語言模型：語言模型的基本任務(wù)是通過上文預(yù)測下文。預(yù)測準確率越高，語言模型性能越好，標志著模型對于該語言的學習/擬合能力越強。從應(yīng)用的角度上說，有利于文本表示學習的性能。

4. 信息檢索：信息檢索包括文本檢索和多媒體檢索，是搜索引擎的核心技術(shù)，也是自然語言處理領(lǐng)域的重要應(yīng)用。NLP領(lǐng)域關(guān)注的信息檢索主要是通過短文本檢索長文檔的任務(wù)，也有通過文本檢索圖片的任務(wù)。信息檢索目前主要關(guān)注的問題是搜索結(jié)果的排序和個性化推薦。

5. 信息抽?。盒畔⒊槿≈荚趶姆墙Y(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)中抽取結(jié)構(gòu)化的目標信息。這是一個熱點的任務(wù)，但是當前模型大多只能進行單一任務(wù)的信息抽取，效果也不是特別好。因此將來一段時間，信息抽取還會是一個熱門話題。該任務(wù)也是其它行業(yè)對人工智能**熱切的期待之一。行業(yè)外的人經(jīng)常問自然語言處理能不能做這個做那個，大多數(shù)是在問能不能從非結(jié)構(gòu)化的海量文本中提取特定的某些信息。

6. 語義表示：語義表示是當前諸多NLP任務(wù)的基礎(chǔ)之一，目標是將字，詞，句，文章的語義表示在合適的向量空間中，以此為基礎(chǔ)提高各項任務(wù)中模型的性能。隨著機器學習的發(fā)展，語義表示已成為自然語言處理的一大核心。尤其**近深度學習很火，這一領(lǐng)域也是火得不行。

7. 文本分類：文本分類旨在將不同的文本進行分類，以進行進一步的處理。例如百度曾通過文本分類結(jié)果作為廣告推薦的依據(jù)。目前大多數(shù)關(guān)于文本分類的研究主要目的是證明文本表示模型的優(yōu)越性。

8. 機器翻譯：有關(guān)機器翻譯這一任務(wù)的研究已延續(xù)數(shù)十年。與詞性標注，語法解析任務(wù)不同，機器翻譯模型的性能依然不夠強。當前流行的方法是應(yīng)用深度學習實現(xiàn)高性能的機器翻譯。

9. 對話系統(tǒng)：對話系統(tǒng)的目標是實現(xiàn)能和人類對話的機器人，這是一個難以實現(xiàn)，難以評測的任務(wù)。近年來學術(shù)界和工業(yè)界對深度學習在對話系統(tǒng)中的應(yīng)用很感興趣。該任務(wù)會一直是一個熱門話題。

10.  問答系統(tǒng)：問答系統(tǒng)可以說是一個簡單版的對話系統(tǒng)，通常是在進行關(guān)于特定領(lǐng)域內(nèi)知識的問答。近年來也有人提出閱讀理解式的問答(類似高考英語閱讀理解)，以及關(guān)于給定圖像進行問答的任務(wù)。問答系統(tǒng)比對話系統(tǒng)更容易實現(xiàn)和評測，但也存在問答系統(tǒng)面臨的諸多問題。

11.  情感計算：情感計算旨在分析社交網(wǎng)絡(luò)發(fā)言、電商平臺評論等文本的情感傾向，有較為廣闊的應(yīng)用前景，也受到了廣泛關(guān)注。目前的情感計算主要是建立在強大的語義表示模型上。

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