- 自然语言处理（NLP）处于尖端技术的前沿，使机器能够理解、解释和生成人类语言。
- 虽然人工智能和自然语言处理这些术语可能会让人联想到未来机器人的形象，但我们的日常生活中已经存在基本的自然语言处理示例。
- 从情感分析和语言翻译到聊天机器人和文本摘要，本博客讨论的示例展示了自然语言处理应用的广泛领域。
语言错综复杂的特性往往逃避有意识的思考，因为交流凭直觉流动，依赖词语、符号或图像等语义线索来传达意义。据推测，语言习得类似于行走，通过重复和训练在青春期变得更加自然。然而，与遵守交通法规等有严格管控的活动不同，语言缺乏严格的规则，这在诸如“I before E except after C”之类的例外中显而易见。虽然语言习得对人类来说看似毫不费力，但由于非结构化数据的大量存在、缺乏正式规则以及缺乏现实背景或意图，它对计算机来说构成了巨大挑战。
为了应对这些挑战，人们越来越依赖机器学习和人工智能（AI），它们表现出处理人机交互和自主执行任务的日益增强的能力。随着人工智能和增强分析技术的进步，自然语言处理（NLP）也在不断发展。尽管人工智能和自然语言处理给人的感觉是唤起了未来机器人的形象，但自然语言处理的基本应用已经融入日常生活。以下就是几个值得关注的自然语言处理实际应用示例。
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1. 电子邮件过滤器
电子邮件过滤器是自然语言处理在线应用中最基本和最初期的应用之一。它起初是垃圾邮件过滤器，发现表明垃圾邮件的某些词语或短语。但过滤功能已经升级，就像自然语言处理的早期应用一样。自然语言处理一个更普遍、更新的应用是 Gmail 的邮件分类。该系统根据内容识别邮件属于三个类别（主要、社交或推广）中的哪一个。对于所有 Gmail 用户来说，这使你的收件箱保持可管理的大小，只保留你想要快速查看和回复的重要、相关的邮件。
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2. 智能助手
像苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa 这样的智能助手，借助语音识别技术，能够识别语音模式，然后推断其含义并提供有用的回应。我们已经习惯了这样的事实：我们可以说“嘿 Siri”，问一个问题，然后她能理解我们所说的，并根据上下文给出相关的答案。我们正逐渐习惯 Siri 或 Alexa 出现在我们的家中和日常生活中，因为我们通过恒温器、电灯开关、汽车等设备与它们进行对话。我们现在期望像 Alexa 和 Siri 这样的助手能够理解上下文线索，因为它们改善了我们的生活，使得某些活动（如订购物品）变得更轻松，甚至当它们幽默地回应或回答关于它们自身的问题时，我们也会很欣赏。随着这些助手对我们了解的加深，我们的互动将变得更加个性化。正如《纽约时报》的一篇文章“为什么我们可能很快会生活在 Alexa 的世界里”所解释的：“还有更大的事情在酝酿。Alexa 最有希望成为这十年间第三个伟大的消费计算平台。”
3. 搜索结果
搜索引擎使用自然语言处理，根据相似的搜索行为或用户意图呈现相关结果，这样普通人无需成为搜索词专家也能找到所需内容。例如，谷歌不仅会在你开始输入时预测哪些热门搜索可能适用于你的查询，而且它还会纵观全局，识别你想表达的意思，而不仅仅是确切的搜索词。有人可能在谷歌中输入航班号，就能获得航班状态；输入股票代码，就能收到股票信息；或者输入数学等式时可能会弹出一个计算器。这些是你在完成搜索时可能看到的一些变化，因为搜索中的自然语言处理将模糊的查询与相关实体关联起来，并提供有用的结果。
4. 预测性文本
自动更正、自动补全和预测性文本已深深融入我们的智能手机体验，以至于我们常常忽视它们的存在。与搜索引擎类似，自动补全和预测性文本会根据我们的输入预测我们想要输入的词汇，建议相关选项或完成我们的句子。另一方面，自动更正有时会更改单词，以增强整体一致性。值得注意的是，这些功能会随着我们的使用而适应和进化，随着时间的推移，它们会适应我们独特的语言模式。这种个性化的触感常常导致一些有趣的实验，用户分享完全由预测性文本组成的句子，令人惊讶地揭示出他们语言习惯的亲密切面。这种现象已经引起了各种媒体的关注，揭示了技术与个人表达之间迷人的相互作用。
5. 语言翻译
在西班牙语作业中作弊的一个明显迹象是，语法一塌糊涂。许多语言不允许直接翻译，并且句子结构顺序不同，而翻译服务过去常常忽略这一点。但它们已经取得了长足的进步。借助自然语言处理，在线翻译工具可以更准确地翻译语言，并提供语法正确的结果。这在尝试用另一种语言与他人交流时非常有用。不仅如此，当从另一种语言翻译成你自己的语言时，工具现在能根据输入的文本识别语言并进行翻译。