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自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是一项融合人工智能和计算机科学的技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。通过将语言学、计算机科学和机器学习相结合，NLP能够处理丰富的语法、语义和上下文信息，从而实现与人类进行互动和沟通的任务。
自然语言是人类日常使用的语言，例如英语、中文、西班牙语等。与编程语言不同，自然语言通常包含复杂的语法结构、多样的语义表达以及丰富的上下文信息。
NLP 的主要任务包括但不限于以下几个方面：
NLP 的实现通常依赖于以下技术：
规则基础方法：早期的NLP系统依赖于硬编码的语法规则和词典，但这种方法存在扩展性和维护性问题。
统计方法：通过使用n-gram模型和隐马尔可夫模型（如RNN和LSTM），NLP系统能够从大量数据中学习语言模式。
深度学习方法：近年来，基于深度学习的模型（如Transformer）在自然语言处理任务中取得了显著进展，能够更好地捕捉语言的全局信息。
这些技术的结合使得NLP在多种应用场景中得到了广泛应用，如信息检索、自动化客服、内容生成等。通过不断的技术进步，NLP正在越来越多地成为推动社会进步的重要力量。
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