自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门交叉学科，涉及计算机科学、人工智能、语言学等多个领域。其主要目标是实现计算机与人类语言的自然交互。
在NLP领域，常用的技术包括：分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、文本分类、文本生成等。其中，分词是将一段文本切分成若干个单词的过程，词性标注是为每个单词打上其所属的词性标签，命名实体识别是识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体，句法分析是分析句子的语法结构，语义分析是理解句子的意义，文本分类是将文本按照其所属类别分类，文本生成是根据给定的条件生成一段新的文本。
NLP技术在许多应用场景中得到广泛应用，如机器翻译、智能客服、信息抽取、情感分析、智能写作等。例如，机器翻译可以将一种语言的文本翻译成另一种语言，智能客服可以通过自然语言处理技术帮助用户解决问题，情感分析可以分析文本中的情感色彩等。
NLP技术的发展还面临着许多挑战，如语言的多样性、歧义性、语义的复杂性等。近年来，深度学习技术的发展极大地推动了NLP技术的进步，如使用循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）和长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）等模型来解决序列建模问题，使用Transformer模型来解决自然语言生成问题等。
总之，NLP技术的应用前景广阔，其发展也将推动人工智能技术的进一步发展。