人工智能的发展离不开NLP算法，它可以让计算机分析识别自然语言。语义分析是自然语言处理(NLP)算法的一个基本功能，其目的是让人工智能可以更快速、更精准处理识别人类的目的。
NLP背景理论
语义分析在NLP算法的研究中，研究了如何使用NLP策略来处理用户的情绪，并识别用户在表达什么。随着互联网的出现，人们可以自由发布言论和意见，正是这些数据将提供大量证据证明了研究人员们的假设。
自然语言作为最有效的交流形式。其中，声音的形式更是贯穿计算机科学和人工智能技术的发展，在人工智能领域更是有许多的算法，比如排序、聚类、文本挖掘等都在证实声音已经是机器与人类交流的主要方式之一。
NLP的意义
NLP是一个计算机研究领域，涉及研究和理解计算机和人类语言之间的联系。NLP的能力是处理自然语言，它是一种将自然语言通过声音或文字输出转换为可用结果的方法。NLP需要计算机和人类的交互来实现。
NLP 9种技术应用
从研究人工智能技术开始，自然语言处理NLP便一直是人工智能领域中最复杂的技术之一。尽管如此，NLP算法也有以下9种种成熟的应用技术。
1、机器翻译，通过NLP算法完成不同语言的翻译。
2、语音识别，通过NLP算法，将语音、视频识别成文字。
3、情感分析，通过NLP算法识别人们不同语境下的情感。
4、智能问答，可以让机器和人进行简单的交流，甚至通过训练，让机器可以识别人的意图进行更深入的沟通。
5、自动摘要，互联网每天都会产生兆亿级的内容，通过技术可以精简、汇总信息。
6、广告和市场，现在有很多企业会使用NLP算法给客户推送感兴趣的广告。
7、文本分类，自动标记并分类文本。
8、字符识别，最为常见就是发票验证了。
9、错字检测，识别纠正文章内容中出现的错字。
