自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能的一个重要分支， 旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言 。自然语言是人类用于交流的主要手段，包括口语和书面语，它具有复杂的语法和语义规则。自然语言处理技术可以帮助计算机识别、理解和生成自然语言，从而实现自然语言与计算机之间的无缝交互。

自然语言处理的主要任务包括：

1. 文本分类和情感分析 ：识别文本中的情感和情绪，并将文本分类为不同的主题或类别。

2. 命名实体识别 ：从文本中识别并分类具有特定意义的实体，如人名、地名、组织名等。

3. 信息抽取 ：从非结构化文本中提取结构化信息，如事件、关系、知识等。

4. 机器翻译 ：将一种自然语言自动翻译成另一种自然语言，消除语言障碍。

5. 对话系统 ：构建能够理解和生成自然语言对话的机器人系统。

6. 问答系统 ：根据用户提出的问题，从数据库或知识源中提取并生成相应的答案。

7. 文本生成 ：从内部表现形式（如数据、知识）生成自然语言文本。

8. 语音识别和文语转换 ：将语音转换为文本，或将文本转换为语音。

9. 信息检索 ：从大量文本中检索与查询相关的信息。

10. 文本摘要 ：从较长的文本中提取关键信息，生成简短的摘要。

自然语言处理技术的基础包括语言的不同层级，如音位、形态、词汇、句法、语义、语用和篇章等。这些基本技术被广泛应用于下游的多种自然语言处理任务中。

总的来说，自然语言处理使计算机能够更好地理解和处理人类语言，从而在各种应用场景中实现智能化，如智能客服、智能推荐、智能教育等。