自然语言处理（NLP）是计算机科学与人工智能领域的重要分支，旨在实现计算机对人类自然语言的理解、处理与生成。其核心定义和知识结构如下：

一、核心定义

自然语言处理通过计算机技术分析、理解并生成人类语言，解决语言的歧义性和上下文关联性问题，使机器具备与人类自然交互的能力。其目标可概括为“教计算机理解人话”。

二、知识结构

1. 基础学科交叉

   涉及计算机科学、人工智能、计算语言学、语言学、数学、认知学等多领域知识，形成典型的边缘交叉学科。

2. 核心任务

   • 自然语言理解（NLU） ：解析语言含义，提取信息（如情感识别、意图识别、命名实体提取等）。

   • 自然语言生成（NLG） ：根据数据生成自然语言文本（如聊天机器人回复、新闻生成等）。

3. 关键技术

   • 分词 ：将文本拆分为词或短语（如“我 想 喝 热水”）。

   • 词性标注与句法分析 ：识别词性、构建语法树。

   • 语义理解 ：处理歧义和上下文关联（如“苹果”指水果还是公司）。

4. 应用场景

   包括智能客服、机器翻译、情感分析、信息检索、语音识别等，广泛应用于智能助手、智能搜索等领域。

三、发展目标

通过建立语言模型和计算框架，实现计算机对语言的量化分析，最终提供人机共通的语言交互能力。