简单来说：NLP的目的是让机器能够理解人类的语言，是人和机器进行交流的技术。它应用在我们生活中，像：智能问答、机器翻译、文本分类、文本摘要，这项技术在慢慢影响我们的生活。
NLP的发展历史非常之久，计算机发明之后，就有以机器翻译为开端做早期的NLP尝试，但早期做得不是很成功。直到上个世纪八十年代，大部分自然语言处理系统还是基于人工规则的方式，使用规则引擎或者规则系统来做问答、翻译等功能。
第一次突破是上个世纪九十年代，有了统计机器学习的技术，并且建设了很多优质的语料库之后，统计模型使NLP技术有了较大的革新。接下来的发展基本还是基于这样传统的机器学习的技术，从2006年深度学习开始，包括现在图像上取得非常成功的进步之后，已经对NLP领域领域影响非常大。
当年上小学时有一本书叫《字词句篇与达标训练》，里面讲了字、词、句、篇，我们开始学写字，词是最基础的一级，中文的一个字比英文的一个字母的语义要丰富的多，但表义能力仍然较差。所以中文一般的处理情况都是按照词级别，词级别的分析就有了中文分词、有了命名实体识别这样的层次来做底层处理。
在这个底层处理之上是段落级别，是一句话、一段话、短的文本，对这个级别文本做法又对应了相关的技术，包括：依存文法分析、词位置分析、语义归一化、文本纠错等等功能。但是这个功能也是为它更上级的服务去服务的，达观称之为“篇章”级的应用。
大部分同学平时做比赛、做项目关注的点最多是在“篇章”级的应用，底下这些中文分词等都已经有很好的工具了，不用再从头到尾去开发，只要关心上层的应用，把底下的工具用好，让它产生需要的Feature，来做分类、主题模型、文章建模，这种比较高层次的应用。
所以，要做好NLP，包括我们公司在内，这三个级别的技术都是自己掌握的。但是如果个人学习使用是有权衡的。某个同学的某一个技术特别好也是OK的，因为现在开源工具，甚至商用工具有很好的效果。如果不要求精度特别高或者有特殊的要求，用这些工具一般是可以达到你的要求。
每个层次的技术都是完全不同的，而且层次间的技术是有联系，一般的联系是底层是为上层服务。
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