自然语言处理（NLP）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统，因而它是计算机科学的一部分。
自然语言处理主要应用于机器翻译、舆情监测、自动摘要、观点提取、文本分类、问题回答、文本语义对比、语音识别、中文OCR等方面。在研究过程中，自然语言处理技术包括了多种方法，如规则法、统计法、深度学习和信息抽取等。
1. 规则法：是NLP技术的最早的方法之一，通过一系列人工编写的规则去逐步解析和理解自然语言。但该方法需要耗费大量的人力和时间，因此使用范围有所限制。
2. 统计法：随着机器学习等领域的发展，统计法开始被应用到自然语言处理中。该方法利用统计模型学习大量的自然语言样本，并通过概率推断等方法来进行自然语言理解。其优点是可以学习到大量的语言规律和规则，可以应用于不同的语言和领域，但也有一定的局限性。
3. 深度学习：是目前自然语言处理技术中最火热的领域之一。深度学习应用于自然语言处理中的典型算法包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等。
4. 信息抽取：是一种从自然语言文本中提取结构化数据的技术。
总的来说，自然语言处理是一个不断发展和进步的领域，其研究内容和方法也在不断地更新和完善。
