什么是自然语言处理？

Python 编程语言提供广泛的工具和库，用于完成特定的 NLP 任务。 其中许多工具和库都包含在 Natural Language Toolkit (NLTK) 中，这个工具包提供一系列开源的库、程序和教育资源，用于帮助构建 NLP 程序。

NLTK 包含用于完成以上许多 NLP 任务的库，以及用于完成一些子任务的库，这些子任务包括句法分析、分词、词干提取和词形还原（提取单词词根的方法）和文本分词（将短语、句子、段落和篇章分解为有助于计算机更好地理解文本的"词"）。 它还包括一些库，用于实现各种功能，比如语义推理 — 根据从文本中提取的事实得出逻辑结论。

最早的 NLP 应用是人工编码、基于规则的系统，可以执行特定 NLP 任务，但无法轻松扩展以适应无穷无尽的异常流或不断增长的文本和语音数据量。

统计 NLP 将计算机算法与机器学习和深度学习模型相结合，自动提取、分类和标记文本和语音数据的元素，然后为这些元素的每个可能含义分配统计似然值。 目前，基于卷积神经网络 (CNN) 和递归神经网络 (RNN) 的深度学习模型和学习方法使 NLP 系统能够一边工作一边“学习”，从海量的非结构化和未标记的原始文本和语音数据集中提取更准确的含义。 

有关这些技术及其学习方法之间细微差别的深入探讨，请参阅“AI、机器学习、深度学习与神经网络：有何区别？”