自然语言处理（NLP）涉及以下核心方面，涵盖从基础技术到应用场景的广泛领域：

一、基础技术

1. 分词与词性标注

   将文本分割为单词或词组，并标注词性（如名词、动词），为后续处理奠定基础。

2. 句法分析

   分析句子结构，包括依存关系解析、短语结构分析等，理解词语间的语法关系。

3. 语义分析

   理解文本含义，涉及词义消歧、命名实体识别（NER）、情感分析等，解决语言歧义问题。

4. 信息抽取

   从非结构化文本中提取结构化信息，如实体、事件、关系等，支持知识管理。

二、核心任务

1. 自然语言理解（NLU）

   系统解析用户意图，理解上下文，例如问答系统、智能客服等场景。

2. 自然语言生成（NLG）

   生成自然语言文本，应用于文案创作、机器翻译等。

三、应用领域

1. 机器翻译

   实现跨语言沟通，支持多模态交互（如语音实时翻译）。

2. 智能交互

   包括语音识别（语音助手）、对话系统等，提升人机交互效率。

3. 文本分析

   涵盖舆情监测、文本分类、情感分析等，辅助决策与内容创作。

4. 辅助决策

   通过数据分析、知识推理等技术，提供个性化推荐、风险评估等支持。

四、关键技术支撑

• 本体词典与统计模型 ：基于词频统计、上下文分析构建语言模型。

• 深度学习与神经网络 ：提升语义理解与生成能力，解决复杂场景需求。

以上内容综合了自然语言处理的基础理论、核心任务及多样化应用，体现了其作为人工智能与语言学交叉学科的综合性特征。