自然语言处理（NLP）是人工智能的一个分支，旨在设计可以处理，理解和与自然语言（人类语言）有效沟通的系统。NLP的研究早在20世纪50年代就开始了，多年来取得了巨大的进步。虽然我们的系统现在还没有达到HAL-9000（斯坦利·库布里克电影《2001:太空漫游》中的宇宙飞船电脑）的水平，但机器学习和深度学习方面的最新进展使得NLP系统更加精确和快速。（请注意，这不是一个完整的清单。除了这五个之外，NLP有很多应用。）
语音控制数字代理
皮尤研究中心(Pew Research)的一项调查显示，美国约46%的成年人口使用语音助手，而这一数字在未来只会上升。有这么多人使用语音助理，它是NLP中最引人入胜的应用之一。我们都熟悉亚马逊(Amazon)的Alexa、微软(Microsoft)的Cortana、谷歌助手以及苹果(Apple)的Siri。许多家庭都求助于聪明的演讲者来减轻他们忙碌生活的工作量。这些智能设备提供一系列服务，包括:
基于语音交互查询查找一系列主题的信息拨打和接听电话发送和接收消息管理待办事项清单、警报、提醒等。不仅仅是像亚马逊Alexa这样的数字助理有一些专门针对亚马逊的功能，比如跟踪你的亚马逊套餐和讲述kindle电子书。物联网技术的进一步改进意味着，数字助理现在可以用来控制智能家居。
机器翻译
机器翻译是由计算机执行的翻译。随着世界向自动化方向发展，我们不再需要翻译人员来为我们翻译句子，我们可以简单地使用Google翻译或Microsoft翻译等应用程序。尽管这些内容始终不是百分之百准确，但它们确实给了我们一个关于这个句子的含义的总体概念。例如，机器翻译有很多用例 -
随着深度学习的出现，神经机器翻译目前是用于翻译文本的最先进的方法。在神经网络之前，大部分机器翻译都是通过基于规则或统计方法或两者的混合组合来完成的。
聊天机器人
在不久的将来，客户支持即将完成自动化。现在有如此多的网站为客户提供了与客户支持对话的机会来回答他们的问题。它是NLP最普遍的应用之一。
FB Messenger的机器人取代品牌的客户服务
关于他们最引人注目的是这些聊天机器人，根据他们的预期用途，需要善于理解自然语言。这不是一个简单的任务。电脑和人们很难以相同的方式思考或沟通。当我们说话时，我们不会以结构化的方式讲话，我们每个人都有自己的特质。人们错误地发现事物或以混乱的方式混淆词汇，但人类可以解决这些错误并理解他人想说的话。教一台机器来做这件事并不容易。NLP还有很长的路要走。
文本分类和预测
垃圾邮件检测是不同电子邮件客户端提供的主要功能之一。他们工作得非常好，因为我们很少在我们的主收件箱中看到任何垃圾邮件（尽管有时会发生重要的电子邮件可能会在垃圾邮件文件夹中出现）。一般来说，NLP可以超越垃圾邮件检测到电子邮件分类。Gmail提供了将我们的电子邮件分类为主要（实际个人电子邮件），社交（来自Facebook，Twitter等的通知）和促销（通讯订阅）的功能。
任何时候当我们输入消息或谷歌搜索任何主题时，NLP都可以帮助我们更快输入，因为：
情绪分析
情绪分析是对文本中表达的观点、情绪、态度、观点、情绪等进行计算研究。情绪分析主要是业务面。它被企业用来推销他们的产品，发现新的机会和管理他们的声誉。用于情感分析的数据或文本包括-评论、博客、评论、反馈、讨论、建议和其他形式的在线表达。
每当我们在亚马逊或任何在线零售商上买东西时，我们总是寻找那些有最好的评价或评论的产品。我们这样做是因为“评论”是我们行为的关键影响因素。我们对现实的信念和看法取决于别人如何看待世界。不幸的是，这种观点导致了人们发布虚假或不真实的观点。但现在人们对这些虚假评论持谨慎态度，而且，企业也意识到了这一事实，因为我们在网上看到的虚假评论越来越少。
结论
总的来说，在NLP和AI领域还有很长的路要走，我们的大多数系统在狭窄的世界中工作得非常好，但在更广阔的环境中却不能工作。以人工智能聊天机器人(AI chatbot)应用程序为例，这些应用程序专门设计成以一种自然的方式与人类交互，几乎有50%的时候这些应用程序无法理解对话的上下文，无法记住过去的对话。
为了使NLP系统取得真正的进展，我们需要对语言的理解，而不是仅仅在数据中寻找模式或尝试适合某些模型。我们需要把世界知识融入到我们的系统中，不仅是常识和事实，还有常识知识，只有这样我们才会有机器人与我们进行开放式对话。