看过科幻电影的人就知道，在几乎所有科幻电影中的人工智能，都是具备能听懂人类语言能力，不仅如此，它们还可以使用人类语言和你流利的交流，还会讲笑话，甚至使用双关语。
然而回到现实后，让我们认清科幻毕竟是科幻，比如现在我们手机中的语音助手siri，当你和她对话时，你就会发现，Siri回答的话题也有相当大部分来自预先设定好的语料库。很多的时候她并听不懂我们在说什么，或者说是脱离了她预测语料库，所以她没有办法回答我们。
可想而知，在科技发达的今天，让机器听懂人类语言、让机器理解我们说的话，也并不是一件容易的事情。就算是我们现在广泛使用的语音转换文字功能，准确率也只在95%左右徘徊，如碰到方言、生僻词、专有名词或者同音词时，准确率更会迅速下降。
让机器人听懂人类的语言，理解人类的语言表达真的那么难吗？
我们知道计算机无法理解我们说什么这是最为致命的，这时为了能够分析和利用这些文本信息，就需要用到NLP技术。NLP，即自然语言处理，就相当于存在于机器语言和人类语言之间的翻译，通过搭建沟通的桥梁，能够高效实现人机交流的目的，计算机以一种聪明而有用的方式分析，理解和从人类语言中获取意义的一种方式。
机器通过需求识别，也就用户提出了多种多样的、复杂的、基于情感式的、语意模糊的需求进行深刻分析，精确地理解用户的需求；而在识别这些用户需求之前机器需要经过海量的网络数据与知识的挖掘分析，将各种结构化、非结构化、半结构化的知识进行组织与梳理，最终以结构化、清晰化的知识形式完整地呈现给用户。
用户在于智能机器对话的时候，智能机器根据用户的需求来提供“建议”，甚至是“猜测”用户可能会有什么未想到、未提出的需求，从而“先人一步”为用户提供相关的扩展信息。
接触过人工智能的朋友应该知道，目前NLP的方法是基于深度学习，这是一种AI，它是在不断检查和使用数据中的模式来改善程序对语言的理解。所以可以说自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要研究方向，它是研究人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。也许哪一天人们通过对自然语言处理的不算深入，可以让机器人听懂人类的语言，理解人类的语言表达。
自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。通过自然语言处理和主题建模可以使技术优化、竞争分析和微弱信号检测等流程得到改善，加快海量文本数据分析，而以上环节都是创新驱动的关键所在。
