自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)

分词、词性标注与句法分析等基础任务构成NLP的根基，而机器翻译、问答系统、文本摘要等应用任务则代表了NLP在更广泛场景中的应用实践。

基本技术

最初靠人工规则（像查字典一样），后来使用统计模型（通过大量例子学习规律），现在主要用深度学习方法（能自动发现更复杂的特征和模式）。

词性标注就像是给句子中的每个词语贴上身份标签。

句法分析是更高层次的结构化处理技术，包括短语结构分析与依存句法分析。

语义分析是迈向更深层次理解文本含义的关键步骤，它通过多个层次逐步深化对文本的理解。在词汇层面，词义消歧构成了语义分析的基本环节，其核心任务是解决多义词在特定上下文中的正确含义选择问题。

篇章分析则扩展了处理的范围，不再局限于单句，而是关心多句子构成的文本或语篇。篇章分析的重要任务包括连贯性分析与指代消解。

连贯性分析涉及局部与全局层面的连贯，如局部连贯体现为相邻句子的逻辑、语义、实体和话题关联性，全局连贯体现为整个文本主题、信息结构和文本组织形式的一致性。