# 基础概念

URL: https://caijiao.org/nlp/basics
Source: docs/nlp/basics.md
Description: 本章介绍自然语言处理（NLP）的基础概念、发展历程和关键研究方向。

自然语言处理（**Natural Language Processing, NLP**）是人工智能的重要分支，致力于让计算机能够理解、生成和处理人类语言。

## 一、什么是自然语言处理

自然语言处理的核心目标是让计算机“理解”人类语言，从中提取有用的信息并进行合理的响应。  
它涉及语言的多个层面：

| 层面 | 说明 | 示例 |
|------|------|------|
| 语音层 | 语音识别与合成 | 语音助手、听写系统 |
| 词法层 | 分词、词性标注 | “我/爱/自然语言处理” |
| 句法层 | 语法结构分析 | 主谓宾结构识别 |
| 语义层 | 词义理解、消歧义 | “苹果”指公司还是水果？ |
| 篇章层 | 上下文与语篇理解 | 段落、对话、情感分析 |

## 二、NLP 的发展历程

1. **基于规则阶段（1950s–1980s）**  
   使用人工编写的语言规则，如语法树、正则匹配。代表系统：ELIZA。  

2. **统计学习阶段（1990s–2010s）**  
   利用大规模语料与机器学习算法（如 HMM、CRF、SVM）。  
   代表应用：搜索引擎、拼写检查、词性标注。

3. **神经网络与深度学习阶段（2010s 至今）**  
   RNN、LSTM 到 Transformer 的演进，使模型能捕捉上下文语义。  
   代表模型：Word2Vec、BERT、GPT、T5 等。

## 三、NLP 的核心研究方向

- **语言理解（NLU）**：分类、命名实体识别、问答、情感分析  
- **语言生成（NLG）**：机器翻译、摘要生成、对话系统、文本续写  
- **信息抽取与检索**：从海量文本中获取关键信息  
- **多模态处理**：语言与图像、语音的联合理解  

## 四、NLP 的应用实例

- 智能客服 / 聊天机器人  
- 搜索引擎文本理解  
- 智能写作与内容推荐  
- 法律、医疗、金融领域的文档分析  
- 语音转文字、智能翻译等  

## 五、小结

> NLP 是让机器理解人类语言的桥梁。  
> 随着大模型（如 GPT、Gemini、Claude）的出现，NLP 的边界不断拓宽，已成为 AI 时代的关键技术基础。