NLP全称自然语言处理（nature language processing），和CV(计算机视觉）是人工智能领域的两大核心内容。相较于计算机视觉而言，NLP的发展要慢得多。这和两者的着重点有关，CV一般就是处理图片或者视频，结果可以以非常明显的方式表现出，而NLP则复杂的多。
NLP一般来讲可以这样来描述，A向B发送语音或者文本，B接收到后则根据设计好的算法将发送来的语音或者文本转换为意思，接着，再把意思转换为文本或者语音发送给B。
更加详细来讲，目前NLP的研究方向大致可以分为这几个方面：
信息抽取
文本生成
问答系统
对话系统
文本挖掘
语音识别和生成
信息过滤
舆情分析
信息检索
机器翻译
而在我们处理NLP任务时，一般可分为下面这几个流程
获取语料
语料预处理
特征工程
特征选择
模型训练
评价指标
模型上线应用
总的来看，NLP 的发展涵盖了语言学、计算机科学、数学和统计学等多个学科的交叉，其应用范围广泛，涵盖了从基础研究到商业应用的各个方面。随着数据量的增加和深度学习技术的发展，NLP 在自动化处理和理解大规模文本数据方面的能力不断提升，对社会的影响力也越来越大。
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