​​自然语言处理（NLP）的核心流程包括文本理解与生成两大阶段，涉及词法分析、句法解析、语义挖掘及语境推理等关键技术​​。其核心目标是让计算机像人类一样解析语言逻辑，并生成符合语境的自然文本，广泛应用于机器翻译、智能客服等领域。以下是具体流程解析：

1. ​​词法分析​​
   通过分词、词性标注和命名实体识别，将原始文本拆解为最小语义单元（如“苹果”可能是水果或公司），解决未登录词和多义词歧义问题。例如，“Apple股价上涨”需识别“Apple”为企业实体而非水果。

2. ​​句法解析​​
   分析句子成分间的依存关系，构建语法树以明确主谓宾结构。如“猫抓老鼠”通过依存分析确定“猫”是动作发起者，而“老鼠抓猫”则完全反转语义。

3. ​​语义理解​​
   结合上下文推断真实意图，包括情感分析（判断评论褒贬）和指代消解（确定代词所指对象）。例如“它很便宜但不好用”中，“它”需关联前文提到的具体产品。

4. ​​语境与语用分析​​
   考察外部环境对语义的影响，如“今天好冷”在不同场景可能是抱怨或请求关窗。需结合用户画像、时空背景等动态调整理解。

5. ​​文本生成​​
   将结构化数据转化为流畅自然语言，如天气预报系统将温度数据生成“明日气温骤降，建议添衣”。需遵循语法规则并模拟人类表达习惯。

​​提示​​：NLP流程的精度依赖高质量语料与算法迭代，实际应用中常需融合规则引擎与深度学习（如Transformer模型）以平衡准确性与泛化能力。