自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一种涉及人工智能、计算机科学及语言学等多个领域的交叉学科。它旨在让计算机能够理解、分析、生成及处理自然语言，如英语或中文等。
自然语言处理有很多应用，以下将重点介绍其中几个：
命名实体识别 （Named Entity Recognition，NER） 命名实体识别是将文本中的名字、地名、组织名称以及其他相关实体识别出来的过程。这个技术的实际应用非常广泛，它可以被用于搜索引擎优化、信息提取等领域中。例如，在搜索引擎中输入“奥巴马”的查询，搜索引擎可以通过 NER 技术获得这是一个人名，然后返回相关的新闻和其它相关页面。
文本分类 文本分类是将文本分类到不同的类别中，通常是根据文本内容来进行判断。该技术应用广泛，包括情感分析、垃圾邮件过滤、主题分析等。例如，在电商平台的评论里面，可以使用文本分类技术来对评论进行分类分析，如好评、差评等。
机器翻译 机器翻译是指通过计算机自动将一个语言转换为另一种语言。这个技术的发展非常迅速，已经成为了跨文化沟通中不可或缺的工具。最近，计算机翻译技术能力又被深度学习所大幅提高，目前在各大互联网公司都有广泛应用。
信息提取 信息提取是从未经结构化的和有噪音的数据中提取出有用的信息。这个技术在自然灾害管理、医疗保健等领域中得到了广泛的应用。例如，在一篇新闻报道中获取特定信息等。
对话系统 对话系统是指能够模拟人类对话的 AI 系统。在现代化的互联网平台和企业服务平台上，人们可以与机器人交互，并使用者与其交互。例如中国科技公司百度的图灵机器人就是围绕此应用场景而展开应用的。
除了上述应用，自然语言处理还涉及到词法分析、语法分析、语义分析、情感分析等多种相关技术，这些技术丰富我们的生活，使得我们能够更方便地使用搜索引擎、读取新闻、处理文本等。
不过自然语言处理存在一些挑战。中英文之间有巨大的差异，包括结构、语法、词法和特点等方面，在处理上需要注意；此外语言的情境性也十分重要，要清楚地理解对话或上下文背景才能得到符合实际的回应。同时自然语言处理技术还面临数据安全性、机器学习环节出现的偏见、自主生成的错误等风险。
总体来看，在计算机智能化的时代背景下，自然语言处理解决了人们储量巨大的无序文字资产利用的难题，让人们更好地获取想要的信息，加快了工作效率，使得互联网时代的日常交流变得更加便捷和丰富。