近幾年，全球范圍內越來越多的政府和企業組織逐漸認識到人工智能在經濟和戰略上的重要性，并從國家戰略和商業活動上涉足人工智能，并借助其推進自身的智能化、產業化進程。

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在人工智能出現之前，機器能夠自動處理少量結構化的數據。隨著網絡的普及，人類進入了信息爆炸的時代，機器需要處理的數據越來越多、類型越來越豐富。而網絡中大量存在的文本、圖片、視頻往往都屬于非結構化數據。在這之中，文本的數量又是非常多的，且其中大部分都屬于上文提到的自然語言。

雖然信息量大，但由于計算機無法理解，這時為了能夠分析和利用這些文本信息，就需要用到NLP技術。NLP，即自然語言處理，就=相當于存在于機器語言和人類語言之間的翻譯，通過搭建溝通的橋梁，能夠高效實現人機交流的目的。

自然語言理解的目標是理解人類的表達，包括語音表達和文本表達，側重于理解目標的實現，包括語法分析、文本閱讀;NLG則側重于如何生成自然語言的表達，包括翻譯系統、信息簡化、問答對話等。兩者相輔相成，大部分情況下，兩者會同時出現，來構筑某一系統。

在智能問答系統中，借助人工智能自然語言處理技術，工作人員能夠精確地分析用戶所需要的知識，通過與用戶交互，為用戶提供個性化的信息服務。例如，我們瀏覽某些知識問答網頁時時會出現相關問答推送、熱點詞、焦點問題排行等。

企業在布局人工智能自然語言處理技術方面，也“毫不含糊”。早在2019年8月，Facebook就宣布成立人工智能語言研究聯盟(AI Language Research Consortium)，這是一個由合作伙伴組成的社區，Facebook表示將“共同努力，推進NLP”。據悉，新成立的小組將促進協作，解決具有挑戰性的難題，如內容理解、表征學習對話系統、信息抽取分析、情感分析、總結、數據收集和清理以及語音翻譯。

在今年8月25日舉行的百度大腦語言與知識技術峰會上，百度集團副總裁吳甜和百度技術委員會主席吳華分別發布百度語言與知識技術系列產品和數據集共建計劃，推出5款產品的新發布，全面加速AI技術大規模應用。

綜合來看，自然語言處理是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，它研究人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門融語言學、計算機科學、數學于一體的科學。通過自然語言處理和主題建模可以使技術優化、競爭分析和微弱信號檢測等流程得到改善，加快海量文本數據分析，而以上環節都是創新驅動的關鍵所在。

多年來，自然語言處理技術進步明顯，逐步開始從實驗室走向市場。據分析人士預測，未來幾年，語音識別、語義識別和語音合成技術將進入工業、通信、家電、醫療、汽車電子、家庭服務等多個領域。

2020年的人工智能技術正在創造一個超越物理邊界、整合諸多產業的數字景觀。接下來，如何讓人與智能(多為機器人)進行流暢、高效溝通，就是自然語言處理技術領域要發揮價值的地方了。如何將圖像、語音、視頻轉化為人工智能所認識的，用軟件系統將冰冷的機器轉化為有溫度的人工智能，也將是各國研究人員展開課題研究的焦點之一。