近年来，越来越多的国家和企业意识到人工智能在经济与战略方面的关键作用，纷纷将其纳入国家战略与商业活动中，以推动自身的智能化与产业化进程。
在人工智能出现之前，计算机只能处理少量的结构化数据。随着互联网的发展，人们进入了一个信息爆炸的时代，机器需要处理的数据量和类型日益增加。其中，大量的文本、图片和视频属于非结构化数据，而文本又占据了其中的绝大部分，主要是自然语言。
尽管信息量庞大，计算机却无法直接理解这些数据。为了分析和利用文本信息，自然语言处理（NLP）技术应运而生。NLP可以看作是人类语言与机器语言之间的桥梁，使得人机之间的交流更加高效。
自然语言理解的目标是准确理解人类的表达，包括语音和文本，关注的是实现理解的过程，如语法分析和文本阅读。而自然语言生成（NLG）则着重于如何生成自然语言的表达，包括翻译、信息简化和问答对话等。这两者相辅相成，通常共同作用于同一系统。
在智能问答系统中，借助NLP技术，工作人员能够精准分析用户需求，通过互动为用户提供个性化的信息服务。例如，在浏览某些知识问答网站时，用户可能会看到相关问答推荐、热点词和焦点问题排名等信息。
企业在推进NLP技术方面也表现积极。早在2019年8月，Facebook宣布成立人工智能语言研究联盟（AI Language Research Consortium），这是一个由多个合作伙伴组成的社区，旨在共同推动NLP的发展。该小组将促进合作，解决内容理解、表示学习、对话系统、信息抽取、情感分析、总结、数据收集与清理以及语音翻译等具有挑战性的问题。
在今年8月25日的百度大脑语言与知识技术峰会上，百度集团副总裁吴甜和技术委员会主席吴华发布了百度语言与知识技术系列产品及数据集共建计划，推出了五款新产品，全面加速AI技术的应用。
总体来看，自然语言处理是计算机科学与人工智能领域的一个重要研究方向，旨在研究人机之间利用自然语言进行有效交流的理论与方法。它融合了语言学、计算机科学和数学等学科。通过自然语言处理和主题建模，可以优化技术、进行竞争分析和微弱信号检测，加速海量文本数据的分析，而这些环节都是创新驱动的关键。
经过多年的发展，自然语言处理技术取得了显著进展，逐渐从实验室走向市场。分析人士预测，未来几年，语音识别、语义识别和语音合成技术将广泛应用于工业、通信、家电、医疗、汽车电子和家庭服务等多个领域。
2020年的人工智能技术正在创造一个超越物理界限、整合多个产业的数字生态。未来，如何实现人与智能（主要是机器人）之间的流畅高效沟通，将是自然语言处理技术发挥其价值的关键所在。同时，将图像、语音和视频转化为人工智能可以理解的形式，以及如何将冰冷的机器转变为具有温度的人工智能，也将成为各国研究者的研究重点。
