自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是计算机科学、机器学习、人工智能等多个领域的交叉学科，其主要研究目标是让计算机可以理解、处理、生成人类语言的信息。自然语言处理技术在现代社会中有着广泛的应用，下面就是自然语言处理技术的应用范围。
机器翻译：机器翻译是自然语言处理的一个重要领域。它通过计算机程序将一种语言翻译成另一种语言。目前，机器翻译技术已经得到了广泛应用，如谷歌翻译、百度翻译等。
文本分类：文本分类是将文本分为不同的类别，并对每个类别进行分类预测的技术。文本分类技术在垃圾邮件过滤、新闻分类、情感分析等领域得到了广泛应用。
自动摘要：自动摘要是自然语言处理中的一个重要领域，它可以自动地从原始文本中提取出摘要或者关键句子，从而实现对文章的概括和简化。自动摘要技术在新闻报道、文档索引和检索、智能问答等领域得到了广泛应用。
情感分析：情感分析是自然语言处理中一个重要的应用领域，主要是对文本中表达的情感进行分类和分析。情感分析技术在舆情监测、在线评论筛选、客户服务等领域有着广泛应用。
问答系统：问答系统是自然语言处理中的一个重要应用领域，目的是回答用户提出的问题，并给出正确的答案。问答系统可以基于规则、统计模型或深度学习模型实现。随着深度学习技术的发展，近年来问答系统得到了快速发展，并已经实现了实时、准确的答案回复。
实体识别：实体识别是自然语言处理中一个重要的技术，它可以将文本中涉及到的实体（如人名、地名、机构名等）识别出来，并对其进行分类。实体识别技术在信息抽取、搜索引擎优化等领域有着广泛应用。
文本挖掘：文本挖掘是自然语言处理中的一个重要领域，它主要是从文本信息中挖掘出潜在的知识或模式。文本挖掘技术在广告营销、金融风险管理、医疗健康等领域有着广泛应用。
机器人语言交互：机器人语言交互是自然语言处理中的一个新兴领域，它主要是将自然语言处理技术应用于机器人领域，实现自然语言与语音交互。机器人语言交互技术在智能客服、机器人导购、智能家居等领域得到了广泛应用。
总之，自然语言处理技术的应用范围非常广泛，特别是在信息处理、智能问答、语音识别、机器翻译、情感分析和文本挖掘等领域，自然语言处理技术已经成为了不可或缺的重要工具。