自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个分支，它涵盖了机器理解和生成人类语言的各种技术。NLP的研究主要包括以下部分：
- 词法分析：这是NLP的基础，包括分词、词性标注和命名实体识别等任务。
- 句法分析：它涉及到识别句子的结构，以及词与词之间的依赖关系。
- 语义理解：这是指机器能理解文本的语义含义，例如，识别实体、事件、情感等信息。
- 信息抽取：从文本中提取出关键信息，如时间、地点、人物等。
- 文本生成：让机器能够生成符合语法规则的自然语言文本。
- 文本挖掘：包括文本聚类、分类、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化、交互式的表达界面。目前主流的技术都是基于统计机器学习的。
- 语音识别和生成：语音识别是将输入计算机的语音符号识别转换成书面语表示。语音生成又称文语转换、语音合成，它是指将书面文本自动转换成对应的语音表征。
- 机器翻译：将输入的源语言文本通过自动翻译获得另外一种语言的文本。机器翻译从最早的基于规则的方法到二十年前的基于统计的方法，再到今天的基于神经网络（编码-解码）的方法，逐渐形成了一套比较严谨的方法体系。
在实现方式上，NLP也涵盖了诸如深度学习、强化学习等新兴技术，这些技术能够让机器更好地理解和生成人类语言。
