NLP自然語言處理涉及以下技術：
分詞（Tokenization）：將文本分割成詞語或符號的過程。
詞性標注（Part-of-Speech Tagging）：為每個詞語標注其在句子中的詞性。
命名實體識別（Named Entity Recognition）：識別文本中的人名、地名、機構名等特定命名實體。
語言模型（Language Modeling）：建立句子或文本的概率模型，用于自動糾錯、自動補全等任務。
句法分析（Syntactic Parsing）：分析句子的語法結構，包括短語結構分析和依存關系分析。
語義角色標注（Semantic Role Labeling）：識別句子中的謂詞-論元結構，并為論元標注語義角色。
情感分析（Sentiment Analysis）：判斷文本中的情感傾向，如正面、負面或中性。
機器翻譯（Machine Translation）：將一種語言的文本轉化為另一種語言的文本。
問答系統（Question Answering）：根據用戶提出的問題，從文本中尋找并提供答案。
文本分類（Text Classification）：將文本劃分到預定義的類別中。
文本生成（Text Generation）：生成符合語法和語義規則的文本，如文本摘要、文章創作等。
信息抽取（Information Extraction）：從文本中提取結構化的信息，如實體關系、事件等。
對話系統（Dialogue System）：實現與用戶進行自然的語言交互，完成任務或提供信息。
文本聚類（Text Clustering）：將文本按照相似度進行聚類，發現其中的模式和結構。
文本生成（Text Generation）：使用NLP技術生成具有語法和語義規則的文本。
以上只是NLP涉及的一些常見技術，實際上NLP領域還有許多其他的技術和方法。
