自然语言数据处理（Natural Language Data Processing，NLP）是指一套方法、算法和技术，使机器能够理解、分析、生成和处理数字化的人类语言。这一领域融合了计算语言学与人工智能，致力于让计算机理解书面或口语语言的细微差别。与结构化数据处理系统不同，NLP能够处理自然语言中固有的歧义、上下文、讽刺和语义复杂性。

应用场景与示例

NLP广泛应用于语音助手、社交媒体情感分析、机器翻译、文本生成、文档自动摘要和垃圾信息检测等场景。在医疗领域，它可分析患者档案；在金融领域，助力报告和新闻的信息提取。聊天机器人和自动应答系统高度依赖这些技术。

主要软件工具、库和框架

常用的NLP工具与库包括：spaCy、NLTK（Natural Language Toolkit）、Stanford NLP、AllenNLP、Hugging Face Transformers 和 Gensim。云平台如 Google Cloud Natural Language API、AWS Comprehend 及 Azure Text Analytics 亦提供即用型解决方案。

最新发展与趋势

近年来，GPT、BERT、T5 等大型语言模型（LLM）推动了NLP的突破，深度学习技术让文本理解与生成能力大幅提升。当前趋势包括领域专用模型（如医疗、法律）、多语言能力增强以及降低模型碳足迹。NLP在嵌入式和移动系统中的集成也在加速发展。