我们通常不会思考我们自己的语言的复杂性。语言是借助语义线索（如文字、符号或图像）传递信息和含义的一种直观行为。据说青少年时期学习语言更容易，习得方式也更自然，因为语言是可重复的、经过训练的行为，与走路很像。语言不遵循一套严格的规则，有许多例外，如“I 通常在 E 之前，但在 C 后时除外。”
对于人类来说很自然的内容对于计算机而言非常难，因为存在大量非结构化数据、缺乏正式规则以及缺少实际上下文或意图。因此，机器学习和人工智能 (AI) 获得越来越多的关注，并呈现出良好的发展势头，并且人们越来越依赖计算系统来通信和执行任务。随着 AI 越来越复杂，自然语言处理 (NLP) 也将随之变得复杂。虽然 AI 和 NLP 这两个术语可能会让人联想到未来机器人的场景，但我们的日常生活中已存在 NLP 发挥作用的基本示例。下面是一些突出示例。
电子邮件筛选器
电子邮件筛选器是 NLP 最基础且最初的在线应用之一。最开始是垃圾邮件筛选器，可以发现指示垃圾邮件信息的某些字词或短语。但是筛选功能已经升级，就像 NLP 的早期改编一样。
NLP 更加普及、更新颖的应用之一是 Gmail 的电子邮件分类。系统根据电子邮件的内容识别电子邮件属于三个类别中的哪一个（主要、社交或促销）。对于所有 Gmail 用户而言，此功能使收件箱保持可管理的大小，您可以快速查看和回复相关的重要电子邮件。
智能助手
智能助手（例如 Apple 的 Siri 和 Amazon 的 Alexa）可借助语音识别来识别语音模式，然后推断含义并提供有用的回复。我们已经习惯于说“你好 Siri”，然后提出问题，她会明白我们所说的话并根据语境做出相应的回答。当我们与 Siri 或 Alexa 就恒温器、电灯开关、汽车等话题进行对话时，我们已经习惯它们出现在我们的家庭和日常生活中。
我们现在希望 Alexa 和 Siri 这样的助手在改善我们的生活和简化某些活动（如订购商品）时可以理解上下文线索，甚至非常欣赏它们幽默的答复或对于关于它们自己问题的回答。随着这些助手更加了解我们，我们的交互也将变得更加个性化。如《纽约时报》的“为什么我们可能将在不久后生活在 Alexa 的世界”一文中所述：“重大事件正在酝酿之中。Alexa 极有可能成为这十年来第三大使用者计算平台。”
搜索结果
搜索引擎使用 NLP 根据类似的搜索行为或用户意图来显示相关结果，因此普通人无需成为搜索词专家即可找到所需的内容。
例如，Google 不仅会在您开始键入文字时预测哪些热门搜索可能适用于您的查询，而且会基于全局（而不是确切的搜索词）来识别您所需的内容。有人可能会在 Google 中输入航班号后看到航班状态，可能在键入股票代码后看到股票信息，或者在输入数学公式时看到计算器。当您完成搜索时可能会看到这些变化，因为搜索中的 NLP 会将模糊查询与相关实体相关联，并提供有用的结果。
预测性文本
自动更正、自动填写和预测性文本等功能在我们的智能手机上很常见，我们已经习以为常。自动填写和预测性文本类似于搜索引擎，因为它们都会根据您键入的内容预测要说的话，然后完成后面的内容或建议相关内容。自动更正有时甚至会更改字词，使整体信息更有意义。
它们也会向您学习。随着您使用的时间增加，预测性文本将根据您的个人语言习惯进行调整。这为有趣的实验创造了条件，每个人将分享其手机上完全由预测性文本组成的完整句子。结果出乎意料地富有个性和启发性；多家媒体机构甚至对此进行了重点报道。
语言翻译
在做西班牙语家庭作业时作弊会出现一个明显特征，就是从语法上看语句是混乱的。许多语言不允许直译，并且句子结构顺序不同，这是翻译服务过去常常忽略的一点。但是，翻译服务已经取得了巨大进展。
借助 NLP，在线翻译人员可以更加准确地翻译语言，并提供语法正确的结果。尝试与使用其他语言的人交流时，这非常有用。此外，从其他语言翻译为您自己的语言时，现在工具可根据输入的文本识别语言并翻译出来。
数字电话
我们都听到过“此通话可能会被录音用于培训目的”这句话，但我们很少好奇这意味着什么。原来如果客户感到不满，这些录音可能会用于培训目的，但大多数时候，这些录音会进入数据库，供 NLP 系统学习并在将来做出改进。自动化系统将客户呼叫转至服务代表或在线聊天机器人，然后他们会针对客户请求回复有用信息。这种 NLP 实践已经被包括大型电信提供商在内的许多公司所采用。
NLP 还可以使计算机生成的语言接近于人类的语音。可自动进行电话预约（如更换机油或理发），这个展示 Google 助手进行理发预约的视频便是一个证明例子。
数据分析
随着越来越多的 BI 供应商向数据可视化提供自然语言接口，自然语言功能正在集成到数据分析工作流。例如，更智能的可视化编码，根据数据的语义为合适的任务提供最佳可视化。这为人们提供了更多机会，使他们能够利用自然语言语句或由几个关键词（可解释和赋予含义）组成的问题片段来探索他们的数据。
应用语言来调查数据不仅增强了可访问性级别，而且减少了跨组织分析的障碍，覆盖范围超越了预期的分析师和软件开发人员。
若要详细了解自然语言可以如何帮助您更好地可视化和探索数据，请观看此网络讲座。
文本分析
文本分析使用不同的语言、统计和机器学习技术，将非结构化文本数据转换为有意义的数据以进行分析。
虽然情绪分析听上去对品牌而言很难（尤其是在拥有庞大客户群的情况下），但使用 NLP 的工具通常会搜索客户交互（例如社交媒体评论或评价，甚至是品牌名提及）以了解所述内容。分析这些交互有助于品牌确定营销活动的效果或监控热门客户问题，从而决定如何加强服务以提供更好的客户体验。
NLP 促进文本分析的其他方法包括关键字提取以及在非结构化文本数据中查找结构或模式。
NLP 在数字时代有广泛应用，这一列表将随着更多企业和行业在接受和发现 NLP 的价值后而不断扩充。在更复杂的沟通问题上，虽然人类的参与很重要，但 NLP 将通过技术创新先管理和自动执行较小的任务，再管理和自动执行复杂的任务，从而改善我们的生活。