自动语言处理（NLP，Natural Language Processing）指的是一系列使计算机能够理解、生成、解释或处理人类语言（文本或语音形式）的方法与技术。NLP是语言学、计算机科学和人工智能的交叉领域，旨在赋予计算机处理自然语言的能力，需应对语言的复杂性、多义性和丰富性。与处理形式化语言（如编程语言）的系统不同，NLP需解决语义歧义、多义现象、可变句法和隐含语境等自然语言独有的问题。

应用场景与使用示例

NLP应用广泛，包括社交媒体情感分析、机器翻译（如Google Translate、DeepL）、文本生成（聊天机器人、语音助手）、自动文档摘要、信息抽取（搜索引擎、自动监测）、语法纠错、语音识别及语音合成等。

例如，自动邮件回复系统利用NLP理解邮件内容并建议合适的回复。企业也通过NLP分析客户反馈，发现新趋势或潜在问题。

主要软件工具、库与框架

常用的NLP工具和库有：NLTK（Python）、spaCy、Stanford NLP、OpenNLP、CoreNLP。深度学习领域有Transformers（Hugging Face）、Fairseq（Facebook）、BERT、GPT、T5等。语音识别常用Kaldi、DeepSpeech、Wav2Vec，机器翻译领域有MarianNMT和OpenNMT。

最新进展与发展趋势

近年来，基于大型语言模型（LLM）的技术取得了重大突破，如GPT-4、BERT、LLaMA等，能够高效完成复杂文本理解、生成与翻译任务，接近人类水平。趋势包括NLP与多模态系统（文本、图像、音频）的集成、模型资源效率优化，以及提升应对语言偏差和错误的鲁棒性。此外，NLP在医疗、法律、金融等行业的定制应用日益增多。