自然语言处理（NLP）指的是使机器能够理解、解释、操作和生成自然语言（人类语言）的一系列方法与技术。NLP位于语言学、计算机科学与人工智能的交汇处，与传统文本处理不同，它不仅关注统计分析，还聚焦于语义、句法及上下文的深层次理解。NLP需要解决如语言歧义、多义性及隐含意义等难题。其核心原理是利用数学和算法模型——通常基于机器学习或深度学习——将文本转化为机器可操作的表达。

应用场景与示例

NLP广泛应用于虚拟助手、聊天机器人、搜索引擎、情感分析、机器翻译、文档分类、虚假信息检测以及自动文本摘要等领域。例如，客户服务可以通过语义分析自动处理工单，或情报平台可自动从海量文章中提取趋势。

主要软件工具、库和框架

主流NLP工具包括Python库（如NLTK、spaCy和TextBlob）用于预处理与语言分析；深度学习框架（如TensorFlow和PyTorch，配合Hugging Face Transformers等模块）用于高级模型训练；完整流程工具如Stanford NLP或CoreNLP，以及云服务如Google Cloud Natural Language API或AWS Comprehend。

最新发展与趋势

随着BERT、GPT、T5等大型语言模型（LLM）的出现，NLP正在快速发展，极大提升了文本理解与生成能力。目前研究重点包括增强模型鲁棒性、减少偏见、多语言支持以及模型可解释性。NLP在工业流程中的应用日益普及，同时也更加重视伦理与责任问题。