这是一门计算机科学、人工智能以及语言学的交叉学科。虽然语言只是人工智能的一部分（人工智能还包括计算机视觉等），但它是非常独特的一部分。这个星球上有许多生物拥有超过人类的视觉系统，但只有人类才拥有这么高级的语言。
自然语言处理的目标是让计算机处理或说“理解”自然语言，以完成有意义的任务，比如订机票购物或QA等。完全理解和表达语言是极其困难的，完美的语言理解等效于实现人工智能。
２、NLP应用 拼写检查、关键词搜索、同义词查询文本挖掘文本分类机器翻译对话系统复杂问答 3、NLP 在工业界的应用 检索在线广告推荐自动/辅助翻译情感舆情分析语音识别聊天机器人 4、人类语言的特别之处人类语言系统是表达说话者或者作者的意愿的。不仅仅是一个环境的信号，而是一种沟通交流。语言是用来传输有意义的信息的，这种传输连小孩子都能很快学会。人类语言是离散的、明确的符号系统。但又允许出现各种变种，比如颜文字，随意的错误拼写“I loooove it”。这种自由性可能是因为语言的可靠性（赘余性）。所以说语言文字绝对不是形式逻辑或传统AI的产物。
Part 2、什么是DL这是机器学习的一个子集。传统机器学习中，人类需要对专业问题理解非常透彻，才能手工设计特征。深度学习（Deep Learning, DL）或阶层学习（hierarchical learning）是机器学习的一个技术和研究领域之一，通过建立具有阶层结构的人工神经网络，在计算系统中实现人工智能。
Part 3、课程安排CS224n是斯坦福大学的推出的关于NLP的公开课，该课程cs224n(2017)共18次课程，４次大作业，采用TensorFlow框架教学，【最新版cs224n(2019)共20节课程，采用PyTorch框架】。
Part 4、为什么NLP是困难的 表示，学习和使用的复杂性自然语言是有歧义的人类语言的解读依赖于现实世界、常识以及上下文。由于说话速度书写速度阅读速度的限制，人类语言非常简练，省略了大量背景知识。Part 5、NLP的应用