自然语言处理（NLP），是计算机科学领域中人工智能的一颗璀璨明珠，主要研究如何使人与计算机之间通过自然语言实现高效沟通。在这神秘的交互过程中，隐藏着众多引人入胜的理论和方法。我们可以将NLP的工作内容划分为几大核心部分：
一、语言模型
它是预测自然语言序列概率分布的重要工具，为众多NLP任务提供了基石。它的功能在于帮助计算机理解语言的上下文和结构，从而大大提高文本处理的准确性。语言模型，如同一本“语言秘籍”，让计算机在解读人类语言时更加得心应手。
二、词法分析
这一环节涵盖了分词、词性标注等要素。它负责对文本中的单词进行分解和标注，为后续更深入的句法分析和语义理解打下坚实的基础。词法分析如同一道精致的“语言拼图”，让每一个词汇都找到它应有的位置。
三、句法分析
它专注于分析文本中的句法结构，明确词语之间的深层关系，如主谓宾结构等。这一环节帮助计算机理解句子的结构，从而更准确地把握句子的含义。句法分析如同一本“句法秘典”，揭示了句子背后的组织结构和含义。
四、语义分析
这是NLP中最具挑战性的部分之一，它涉及到词义消歧、语义角色标注等内容。语义分析的使命在于深入理解文本背后的含义和意图，它如同一把锐利的“语言解剖刀”，剖析文本中的深层含义。
这四大核心部分共同构成了NLP的基石，它们相互关联，层层递进，使计算机能够逐渐理解并解读人类的语言，实现人机之间的无障碍沟通。
