在AI人工智能的發展過程當中，有一個子領域是隻有在從事相關工作領域的人，才會有更多瞭解的，作為只針對使用體檢及結果的人們，是不會特意關注的，那就是人工智能科學中的一個子領域，自然語言處理。舉個例子，平常我們在家對著一款智能音箱說：“我要聽郭德綱相聲。”不一會音箱就會傳出郭老師熟悉的聲音，那麼正是因為這個技術的存在，音箱才會完成你所給出的指令。
雖然自然語言處理並不是一門新的科學，但由於人們對人機通信的興趣越來越大，再加上它的可用性，這項技術正在迅速發展。大數據、強大的計算和增強算法。
作為一個人，你可以說和寫漢語，英語語或西班牙語。但是計算機的母語-機器代碼或機器語言-在很大程度上是大多數人無法理解的。在設備的最低級別，通信不是通過文字進行的，而是通過數百萬個零和產生邏輯操作的零進行的。
事實上，70年前，程序員使用穿孔卡與第一臺計算機進行通信。相對較少的人理解了這一手工和艱鉅的過程。現在你可以對著你擁有的智能音箱說：“我喜歡這首歌，”在你家裡播放音樂的設備會通過你的語音指令，分析數據然後完成指令，並回答說：“好的。”以一種人形的聲音。然後，它調整算法，在播放這首歌的時候，會記錄下你喜歡的這首歌，下次你需要再聽那首歌的時候，它會更快的識別出，音質好的，資源下載速度快的音樂播放源。
讓我們仔細看看這種互動。當你聽到你說話的時候，你的設備就被激活了，理解了聲音中的指令，執行了一個動作，並在一句完整的話語中提供了反饋，所有這些都在大約5秒的時間內。完全交互是由NLP和其他AI元素(如機器學習和深入學習。
那麼為什麼NLP很重要呢？
大量文本數據
自然語言處理幫助計算機與人類用自己的語言進行交流，並擴展其他與語言相關的任務。例如，NLP使計算機能夠閱讀文本、聽語音、解釋語音、測量情感和確定哪些部分是重要的。
今天的機器可以分析比人類更多的基於語言的數據，沒有疲勞，並且以一致、公正的方式進行分析。考慮到每天產生的大量非結構化數據，從醫療記錄到社交媒體，自動化對於有效地分析文本和語音數據至關重要。
構造高度非結構化的數據源
人類語言極其複雜多樣。我們以無限的方式表達自己，無論是口頭的還是書面的。不僅有數百種語言和方言，而且在每種語言中都有一套獨特的語法和語法規則、術語和俚語。當我們寫作時，我們經常拼錯或縮寫詞，或省略標點符號。當我們說話時，我們有地方口音，我們發音不清，停頓或借用其他語言的術語。
雖然監督學習和非監督學習，特別是深度學習，現在被廣泛用於人類語言建模，但在這些機器學習方法中也不一定需要語法、語義理解和領域專門知識。NLP很重要，因為它有助於解決語言中的歧義，併為許多下游應用程序(如語音識別或文本分析)添加了有用的數字結構。
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