自然语言处理（Natural Language Processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。如有更多专业代写需求，如语义分析代写（Semantic analysis），文本情感分析代写（Sentiment analysis），潜在语义学分析代写（Latent Semantic Analysis）等，欢迎咨询！
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自然语言认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。
1954年的乔治城实验涉及全部自动翻译超过60句俄文成为英文。研究人员声称三到五年之内即可解决机器翻译的问题。不过实际进展远低于预期，1966年的ALPAC报告发现十年研究未达预期目标，机器翻译的研究经费遭到大幅削减。一直到1980年代末期，统计机器翻译系统发展出来，机器翻译的研究才得以更上一层楼。
1960年代发展特别成功的NLP系统包括SHRDLU——一个词汇设限、运作于受限如“积木世界”的一种自然语言系统，以及1964-1966年约瑟夫·维森鲍姆模拟“个人中心治疗”而设计的ELIZA——几乎未运用人类思想和感情的消息，有时候却能呈现令人讶异地类似人之间的交互。“病人”提出的问题超出ELIZA 极小的知识范围之时，可能会得到空泛的回答。
用途：在许多情况下，学者们需要通过许多不同的数据库来确定新的研究方向，以识别研究差距并确定迄今为止尚未研究的领域。检查所有电子数据库很麻烦，而且经常会遗漏重要的部分。通过使用网络抓取和自然语言处理来缩短识别研究差距所需的时间。在Google学术搜索上索引的出版物的标题, 自然语言处理标记化(Tokenization)从最高频率到最低频率对搭配进行排序。因此，自然语言处理标记化(Tokenization)确定了标题中未提及的关键字集，并将最初的想法确定为研究空白 。
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