自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP）是一門交叉學科，它結合了計算機科學、人工智能和語言學的知識，旨在使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言。NLP的核心是構建能夠理解和交流自然語言的算法，從而縮小人與機器之間的交流鴻,溝自然語言處理可以分為兩大類：自然語言理解（NLU）和自然語言生成（NLG）。自然語言理解關注于機器對人類語言的理解和解釋，包括語法分析、情感分析、實體識別等。而自然語言生成則是關注于機器如何以自然、流暢的語言輸出信息，包括自動文摘、機器翻譯和對話系統等

自然語言處理（NLP）的發展歷史可以追溯到20世紀50年代，從最初的基于規則、統計方法，到現代的深度學習、機器學習技術， 自然語言處理的早期嘗試開始于1950年代。研究者開始使用規則基礎的方法來解決自然語言處理問題，例如通過編寫語法規則來進行句法分析。1970年代至1990年代，隨著統計學的引入，自然語言處理開始轉向基于數據的方法，研究者開始使用統計模型來處理語言問題 ，進入21世紀，隨著機器學習的崛起，自然語言處理開始采用更為高效和準確的方法。 例如，最大熵模型和支持向量機等機器學習算法開始應用于文本分類、信息檢索和命名實體識別等任務。2010年代后期，隨著深度學習技術的快速發展，自然語言處理進入了一個新的時代。深度神經網絡，特別是循環神經網絡（RNN）和卷積神經網絡（CNN），開始應用于各種NLP任務。Transformer、BERT、GPT-3模型的出現進一步推動了自然語言處理的進步和發展。