所谓“自然语言处理NLP”，NLP是“Natural Language Processing”的缩写。

一、自然语言处理NLP是什么？

NLP是计算机科学和人工智能领域中的一个跨学科研究，旨在构建能够理解人类输入并做出相应响应的数字系统。NLP的研究主要集中在自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两个核心子集上。前者旨在将人类语言转换为机器可读的格式以进行人工智能分析和应用，例如自动翻译、情感分析、问答系统等；后者则将机器生成的语言转换为人类可读的格式，例如智能客服、语音合成等。

NLP的应用非常广泛，包括但不限于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等。例如，通过NLP技术，我们可以将英文文档自动翻译成中文，或将中文文档翻译成英文；也可以将用户的询问或需求自动转换为机器指令，从而快速响应用户的请求；还可以将文本中的关键信息提取出来，进行文本分类和聚类等操作，以便快速找到所需的信息。

总之，NLP技术的应用可以提高人机交互的效率和体验，使机器能够更好地为人类服务。

二、如何学习自然语言处理NLP

学习自然语言处理（NLP）需要掌握以下几个方面的知识和技能：

1）语言学基础知识：NLP是一个跨学科领域，需要掌握语言学的基本概念和理论，包括语法、语义、句法、词汇等。

2）自然语言处理基本概念和算法：了解NLP的基本概念和算法是学习NLP的基础，包括分词、词性标注、命名实体识别、关系抽取、文本分类、文本聚类、机器翻译、情感分析等。

3）编程语言和工具：掌握常用的编程语言和工具是学习NLP的必备条件，如Python、Java、R等编程语言，以及常用的NLP工具和库，如Spacy、NLTK、TensorFlow、Pytorch等。

4）有关深度学习：了解深度学习基本概念和算法，并将其应用于NLP领域。

5）实践项目：通过实践项目来巩固所学知识和技能，提高自己的NLP实际应用能力。