關於自然語言處理的研究最早可以追溯到1950年圖靈發表在《Mind》期刊上的一篇文章，題目為“計算機的機器和智慧”。在這篇文章中，圖靈提出了著名的“圖靈測試”。圖靈測試的目的是判斷一個機器是否具有智慧。具體的測試方法是讓人類和一個物件進行黑箱交流，如果人類無法判斷對方是人還是機器時，則說明這個機器具有了智慧。

去年一個名叫“索菲亞”的機器人出現在了公眾面前，她成為了第一個被賦予公民身份的機器人。從上個世紀五十年代開始的自然語言處理的研究至今已發展到了一個很成熟的階段。這背後得益於科學家們發展出了一套優美的自然語言處理的數學過程。但是在這套數學的發展過程中卻經歷了很大的曲折。

圖1. 第一個被賦予公民身份的機器人“Sophia”

如何能讓計算機理解人類的語言並和人類進行交流和資訊互通便是自然語言處理的任務。因此，第一步便是要讓機器先懂得人類的語言。要實現這一步，關鍵就是要對人類語言進行程式解析，這其中包括詞義解析和語法解析，以使在解析過程之後機器可以理解人類所說的話。

舉一個簡單的例子。

如果我們想要讓機器理解這句話，可以講這句話分解為主語“我”，謂語“是”和賓語短語“一個華人”，然後在進行一定的資料庫搜尋和句法解析之後便可以使機器理解這句話。看著不難，但是做起來會很有難度。因為人類的語法是非常豐富的，而且在日常口語中延伸出來的非正規語法會更多，以致於利用這種方法引申出來的自然語言處理很不實用。

事實上，上面這個方法就是研究早期科學家們採用的研究方法。從上個世紀五十年代到七十年代，他們在這個方法上掙扎了好久，我們把這種方法稱為“基於規則的自然語言處理”。

後來到了70年代出現了一個重要的轉機。推動這個轉機的重要人物是弗裡德里克·賈里尼克和他領導的IBM華生實驗室。他們摒棄了傳統的“基於規則的自然語言處理”，提出了新的“基於統計的自然語言處理”，這種轉變使當時的語音識別率從70%提高到了90%。這為後來自然語言處理的發展創造了重要的理論基礎。

圖2. 網上的線上助手，它的應用也涉及到了自然語言處理的過程

今天的自然語言處理就是在統計的方法上發展起來的。這正是我們的機器翻譯、語音識別和人工智慧發展的重要理論依託。

在計算機飛速發展的近十幾年，工程師們在自然語言處理的研究中大顯身手，碩果累累。當許多基礎的簡單的問題不再成為問題時，人類語言的複雜性，思維模式的解構，讓整個計算機領域的精英束手無策，停滯不前。

語言學家一直扮演著搖旗吶喊的角色。因為語言學家提出的觀點或者發現的問題，沒有工程師的實踐認證，一文不值。現階段，語言學家自認為該是他們當主角的時候了。很遺憾，工程師團隊表示不屑。

沒有嶽不群的華山派，不是真正的華山派。

計算機和語言學，我們國家處於落後的水平。自然語言處理，更不用說。在日後的計算機技術的競爭中，我們國家如果要有所突破，力爭上游，真的是一萬年太短。

個人拙見，全世界人餓了要吃，困了要睡，勾拳向上擺拳朝裡。基於我們漢語言的複雜性。我們應該把力量集中在計算機思維的領域。我們所邁出的每一步，都是世界性的。這樣，才能有資本抗衡其它諸國，才能各領風騷數百年。否則，永無出頭之日。

仁者見仁智者見智。即興發揮，望一笑而過。

這屬於心理範疇的問題，需要用專業的語言來回答！

對於不太清楚的問題，就是說對於有點懂又沒有徹底弄懂的問題，對於這個問題我又很想回答，我便會認真查閱資料，仔細整理，首先要求在自己徹底明白的前提下，再分享給大家！

對於根本就不懂的問題，我不感興趣也不想知道答案的，我就不去回答，一來費神費腦，二來分析不好會對讀者造成誤導，那可是對粉絲極端不負責任的體現，是件得不償失的事！

自然語言處理的研究簡單的講就是人和機器人對話的研究，就是人工智慧的研究。

人會說話，人會用各種語言來交流或用文字的形式交流是人和動物的最大最明顯的區別。

現在人們想把人與之間的這種語言交流應用到人和機器人之間的交流，使機器人能識能和表達各種自然語言。

人類對自然語言處理的研究是在1949年由美國的威弗首先設計機器翻譯開始的，後來發展到上世紀60年代才能把兩種語言輸入到計算機內進行簡單的翻譯，比如英文譯漢字，漢字譯英文等簡單翻譯。

從上世紀九十年代開始，人工智慧得到了飛躍的進展，機器能處理人們日常寫的各種真實的文字，文章了，對人們想要知道的各種文字文章可以隨意搜尋，摘取了。

人工智慧發展到今天語言處理已經實現人和機器人能自由對話自由交談了，機器人也能象人一樣有感覺，聽覺，視覺，觸覺等等人才具有的功能了，機器人也能靠這些感覺靈活的處理完成各種工作了。

自然語言處理（NLP）是計算機科學與人工智慧的一個重要研究方向。它涉及計算機科學、數學和語言學，尤其是語言學。如何透過人類自然交流的語言實現人與機器（計算機）的互動和交流。

語言是人類區別於其它動物的本質特徵。人會思考、說話、寫作，都會以語言為形式，而人工智慧也是語言為重要核心。人們長期追求的是用人類的自然交流語言與計算機進行通訊。實現這種情形，就意味著計算機能理解自然語言的文字含義，同時也能夠以自然語言表達思想和意圖。前者稱自然語言理解，後者稱自然語言生成。

自然語言處理是機器翻譯，1949年，美華人威弗首先提出了機器翻譯的設計方案。上世紀60年代，國外對機器翻譯進行了大規模的研究工作。進入90年代，自然語言處理發生了巨大變化:1、對系統輸入要求，研究大量真實的語言文字，也就是人們自然交流的話語，而不是以前只能簡單的處理詞條和典型句子。2、對系統輸出要求，真實理解自然語言對機器來講是困難的，因此它只要提取關鍵資訊即可，然後表達出來。

自然語言處理發展到今天，已經有了長足的進步。如科大訊飛，能夠較為準確地理解人類的語言，並把語言迅速轉化為文字。透過特殊的演算法和規模龐大的人類語言資料局，機器與人能夠實現較為流暢的自然交流。

這麼高深專業的問題，我只能說說自己的一點感受和看法：

1.這個問題說的是如何讓計算機或機器人聽懂我們人類的語言，並執行相應的操作，也這是語言（字母代號文字等）在人工智慧領域的應用。最初的計算機聽得懂的語言應該是BASIC語言，慢慢發展成今天各種機器翻譯語言。

2.為了練習英語口語，我曾經用過相關軟體與谷歌的機器女聲進行英語對話。機器女聲音甜美，不是那種冷冰冰的感覺。也許是我英語口語太次，半小時下來，她平均能聽懂60%左右。無聊時你還可以點歌，讓她唱各種英文經典歌曲，真不愧是寂寞宅男女的好伴侶。

3.我們中文的博大精深高深莫測一個特點就是歧義太多，這一點已是讓學中文的外華人頭疼極了。在不同的場景，不同的時間，不同的事件，同一句話同一個詞會有不同的意思，甚至變成相反的意思。如果想讓計算機或機器人正確理解我們中文的實際意思確實有一定的難度，很有必要配上不同的背景圖。