自然語言處理（NLP）是人工智能的一個分支，旨在設計可以處理，理解和與自然語言（人類語言）有效溝通的系統。NLP的研究早在20世紀50年代就開始了，多年來取得了巨大的進步。雖然我們的系統現在還沒有達到HAL-9000（斯坦利·庫布里克電影《2001:太空漫遊》中的宇宙飛船電腦）的水平，但機器學習和深度學習方面的最新進展使得NLP系統更加精確和快速。（請注意，這不是一個完整的清單。除了這五個之外，NLP有很多應用。）
語音控制數字代理
皮尤研究中心(Pew Research)的一項調查顯示，美國約46%的成年人口使用語音助手，而這一數字在未來只會上升。有這麼多人使用語音助理，它是NLP中最引人入勝的應用之一。我們都熟悉亞馬遜(Amazon)的Alexa、微軟(Microsoft)的Cortana、谷歌助手以及蘋果(Apple)的Siri。許多家庭都求助於聰明的演講者來減輕他們忙碌生活的工作量。這些智能設備提供一系列服務，包括:
- 基於語音交互查詢
- 查找一系列主題的信息
- 撥打和接聽電話
- 發送和接收消息
- 管理待辦事項清單、警報、提醒等。
不僅僅是像亞馬遜Alexa這樣的數字助理有一些專門針對亞馬遜的功能，比如跟蹤你的亞馬遜套餐和講述kindle電子書。物聯網技術的進一步改進意味著，數字助理現在可以用來控制智能家居。
機器翻譯
機器翻譯是由計算機執行的翻譯。隨著世界向自動化方向發展，我們不再需要翻譯人員來為我們翻譯句子，我們可以簡單地使用Google翻譯或Microsoft翻譯等應用程序。儘管這些內容始終不是百分之百準確，但它們確實給了我們一個關於這個句子的含義的總體概念。例如，機器翻譯有很多用例 -
- 機器翻譯軟件在網頁中使用，因此內容以多種語言提供。
- 營銷材料，如小冊子和海報。
- Facebook，Twitter等社交網絡具有內置於其服務中的機器翻譯功能。
- 針對具體主題的醫療保健和法律文件的機器翻譯。
隨著深度學習的出現，神經機器翻譯目前是用於翻譯文本的最先進的方法。在神經網絡之前，大部分機器翻譯都是通過基於規則或統計方法或兩者的混合組合來完成的。
聊天機器人
在不久的將來，客戶支持即將完成自動化。現在有如此多的網站為客戶提供了與客戶支持對話的機會來回答他們的問題。它是NLP最普遍的應用之一。
FB Messenger的機器人取代品牌的客戶服務
關於他們最引人注目的是這些聊天機器人，根據他們的預期用途，需要善於理解自然語言。這不是一個簡單的任務。電腦和人們很難以相同的方式思考或溝通。當我們說話時，我們不會以結構化的方式講話，我們每個人都有自己的特質。人們錯誤地發現事物或以混亂的方式混淆詞彙，但人類可以解決這些錯誤並理解他人想說的話。教一臺機器來做這件事並不容易。NLP還有很長的路要走。
文本分類和預測
垃圾郵件檢測是不同電子郵件客戶端提供的主要功能之一。他們工作得非常好，因為我們很少在我們的主收件箱中看到任何垃圾郵件（儘管有時會發生重要的電子郵件可能會在垃圾郵件文件夾中出現）。一般來說，NLP可以超越垃圾郵件檢測到電子郵件分類。Gmail提供了將我們的電子郵件分類為主要（實際個人電子郵件），社交（來自Facebook，Twitter等的通知）和促銷（通訊訂閱）的功能。
任何時候當我們輸入消息或谷歌搜索任何主題時，NLP都可以幫助我們更快輸入，因為：
- 自動完成 - 通過建議可能的單詞來完成我們的話
- 預測式打字 - 通過建議適合在句子中的下一個單詞完成我們的句子。
情緒分析
情緒分析是對文本中表達的觀點、情緒、態度、觀點、情緒等進行計算研究。情緒分析主要是業務面。它被企業用來推銷他們的產品，發現新的機會和管理他們的聲譽。用於情感分析的數據或文本包括-評論、博客、評論、反饋、討論、建議和其他形式的在線表達。
每當我們在亞馬遜或任何在線零售商上買東西時，我們總是尋找那些有最好的評價或評論的產品。我們這樣做是因為“評論”是我們行為的關鍵影響因素。我們對現實的信念和看法取決於別人如何看待世界。不幸的是，這種觀點導致了人們發佈虛假或不真實的觀點。但現在人們對這些虛假評論持謹慎態度，而且，企業也意識到了這一事實，因為我們在網上看到的虛假評論越來越少。
結論
總的來說，在NLP和AI領域還有很長的路要走，我們的大多數系統在狹窄的世界中工作得非常好，但在更廣闊的環境中卻不能工作。以人工智能聊天機器人(AI chatbot)應用程序為例，這些應用程序專門設計成以一種自然的方式與人類交互，幾乎有50%的時候這些應用程序無法理解對話的上下文，無法記住過去的對話。
為了使NLP系統取得真正的進展，我們需要對語言的理解，而不是僅僅在數據中尋找模式或嘗試適合某些模型。我們需要把世界知識融入到我們的系統中，不僅是常識和事實，還有常識知識，只有這樣我們才會有機器人與我們進行開放式對話。
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