自然语言处理（Natural Language Processing，简称 NLP）作为人工智能领域的重要分支，专门解决计算机与人类语言的交互难题。它借助算法让机器具备理解、分析和生成人类语言（像中文、英文等）的能力，搭建起 “人机语言沟通” 的桥梁，是智能客服、机器翻译等应用得以实现的核心技术支撑。
自然语言处理的核心任务主要分为理解与生成两大方向。语言理解的目的是让机器 “读懂” 文本或语音所包含的含义，涵盖分词（例如把 “我爱人工智能” 拆分成 “我 / 爱 / 人工智能”）、词性标注（判断 “打” 在 “打球” 中属于动词）、语义分析（辨别 “苹果” 指的是水果还是公司）等基础任务，更复杂的还有情感分析（判定 “这部电影糟透了” 属于负面评价）、意图识别（明白用户说 “我想订明天的机票” 是有预订需求）。语言生成则是让机器能够 “说人话”，比如机器翻译（将 “Hello” 转换成 “你好”）、文本摘要（把万字报告浓缩成几百字的要点）、对话生成（智能助手对用户的提问进行回复）等，这就要求输出的内容语法正确、语义连贯。
近年来，预训练语言模型的问世推动自然语言处理进入了爆发期。以 BERT、GPT 为代表的模型，先在海量文本（如书籍、网页）中进行预训练，从中学习到语言的深层规律，之后再通过微调来适配具体的任务。比如 GPT 模型在训练时，通过预测下一个词的概率（像 “天空是____” 后面更可能接 “蓝色”）来掌握语法和常识，经过微调后，能够胜任写作、编程等复杂任务。这种 “先进行通识学习，再开展专项训练” 的模式，大大提高了自然语言处理的通用性和精度。
自然语言处理已经融入到生活的各个方面。智能客服通过意图识别能快速锁定用户的需求，替代人工处理 80% 的常规咨询；机器翻译工具（如谷歌翻译）支持 100 多种语言的实时互译，打破了跨文化沟通的壁垒；语音助手（如 Siri）把语音转换成文本理解后，再生成语音进行回复，实现了 “动口不动手” 的交互方式；在医疗领域，自然语言处理可以自动分析病历文本，提取出 “症状、诊断结果” 等关键信息，辅助医生快速做出决策。
不过，自然语言处理依然面临着不少挑战。歧义性是最大的难点，比如 “他在火车上画画”，既可能是指 “在火车车厢里画画”，也可能是指 “把画画在火车上”，机器需要结合上下文甚至常识才能做出判断。语境依赖也同样棘手，例如 “今天好冷” 在不同的场景下，可能只是闲聊，也可能是在暗示 “开暖气”。除此之外，方言、俚语（slang）、多模态语言（如带有表情的文本）等，进一步增加了处理的难度。
从本质上来说，自然语言处理不只是技术层面的问题，还涉及到对人类思维和文化的理解。它的终极目标并非简单的 “语言转换”，而是让机器真正领会语言背后的逻辑、情感和意图，实现与人类自然的沟通。随着大模型技术的不断发展，自然语言处理正从 “能够处理语言” 向 “懂得理解人心” 逐步迈进。
