什么是自然语言处理（NLP）？
NLP 代表 自然语言处理。 它是人工智能的一个分支，具有机器理解和处理人类语言的能力。 人类语言可以是文本或音频格式。
NLP的历史
自然语言处理始于 1950 年，当时 Alan Mathison Turing 发表了一篇名为“计算机器与智能”的文章。 基于人工智能。 它谈到了自然语言的自动解释和生成。 随着技术的发展，出现了不同的方法来处理 NLP 任务。
基于启发式的NLP：这是NLP的原始方法。 它基于定义的规则。 它来自领域知识和专业知识。 示例：regex
基于统计机器学习的NLP：它基于统计规则和机器学习算法。 在这种方法中，算法被应用于数据并从中学习，并应用于各种任务。 例如：朴素贝叶斯、支持向量机、隐马尔可夫模型等。
基于神经网络的NLP：这是评估神经网络学习的最新方法，称为深度学习。 它提供了很高的准确性，但这是一种数据密集型且耗时的方法。 训练模型需要大量的计算能力。 此外，它基于神经网络架构。 例如：循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、卷积神经网络（CNNS）、转换器等。
NLP的优势
NLP 帮助我们分析来自结构化和非结构化的数据**。
NLP 非常快速且省时。
NLP为这个问题提供了一个端到端的精确答案。 因此，它节省了耗时的不必要和不需要的信息。
NLP 为用户提供任何主题的问题，并在几毫秒内给出直接答案。
NLP的缺点
对于NLP模型的训练，需要大量的数据和计算。
NLP 在处理非正式表达、习语和文化术语时存在许多问题。
NLP 结果有时不准确，准确性与数据的准确性成正比。
NLP 适用于单身人士。
首先，狭窄的工作设计，因为它无法适应新的领域并且功能有限。
NLP的组成部分
自然语言处理有两个组成部分：
自然语言理解。
自然语言生成。
NLP的应用
自然语言处理的应用如下：
文本和语音处理，例如语音助手 – Alexa、Siri 等。
文本分类，例如 Grammarly、Microsoft Word 和 Google Docs
duckduckgo、google 等搜索引擎会提取这样的信息。
聊天机器人和问答： - *机器人。
语言翻译，例如： - 谷歌翻译。
文本摘要。 自然语言处理阶段
词汇分析。 句法分析。
语义分析。 务实分析。
披露集成。 
自然语言处理常见问题解答
1. 自然语言处理中最困难的部分是什么？
歧义是自然语言处理中的一个主要挑战，因为在自然语言中，单词是唯一的，但根据上下文的不同，它们具有不同的含义，这会导致词汇、句法和语义层面的歧义。
2. 自然语言处理的四大支柱是什么？
自然语言处理的四大支柱是1结果，2感觉敏锐度，3行为灵活性和 4报告。
3. 哪种语言最适合自然语言处理？
Python 被认为是 NLP 的最佳编程语言，因为它们具有众多的库、简单的语法以及轻松与其他编程语言集成的能力。
4. 自然语言处理的生命周期是怎样的？
NLP 的生命周期包括四个阶段——模型开发、验证、部署和监控。