自然語言理解和自然語言生成是自然語言處理的兩大內核，機器翻譯是自然語言理解方面最早的研究工作。自然語言處理的主要任務是：研究表示語言能力和語言應用的模型，建立和實現計算框架并提出相應的方法不斷地完善模型，根據這樣的語言模型設計有效地實現自然語言通信的計算機系統，并研討關于系統的評測技術，最終實現用自然語言與計算機進行通信。目前，具有一定自然語言處理能力的典型應用包括計算機信息檢索系統、多語種翻譯系統等。

微軟創始人比爾·蓋茨曾經表示，“語言理解是人工智能領域皇冠上的明珠”。

語言是邏輯思維和交流的工具，宇宙萬物中，只有人類才具有這種高級功能。要實現人與計算機間采用自然語言通信，必須使計算機同時具備自然語言理解和自然語言生成兩大功能。

因此，NLP 作為人工智能的一個子領域，其主要目的就包括兩個方面：自然語言理解，讓計算機理解自然語言文本的意義；自然語言生成，讓計算機能以自然語言文本來表達給定的意圖、思想等。自然語言是人類智慧的結晶，自然語言處理是人工智能中最為困難的問題之一，而對自然語言處理的研究也是充滿魅力和挑戰的。

NLP 領域發展現狀如何？

近年來，自然語言處理處于快速發展階段。各種詞表、語義語法詞典、語料庫等數據資源的日益豐富，詞語切分、詞性標注、句法分析等技術的快速進步，各種新理論、新方法、新模型的出現推動了自然語言處理研究的繁榮。互聯網與移動互聯網和世界經濟社會一體化的潮流對自然語言處理技術的迫切需求，為自然語言處理研究發展提供了強大的市場動力。

我國直到上世紀80年代中期才開始較大規

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第21课：中文自然语言处理的应用、现状和未来的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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