自然语言处理（英语：natural language processing，缩写作 NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言认知则是指让电脑“懂”人类的语言。
自然语言生成系统把计算机数据转化为自然语言。自然语言理解系统把自然语言转化为计算机程序更易于处理的形式。
「发展历程」
自然语言处理大体是从1950年代开始，虽然更早期也有作为。1950年，图灵发表论文“计算机器与智能”，提出现在所谓的“图灵测试”作为判断智能的条件。
1954年的乔治城实验涉及全部自动翻译超过60句俄文成为英文。研究人员声称三到五年之内即可解决机器翻译的问题。不过实际进展远低于预期，1966年的ALPAC报告发现十年研究未达预期目标，机器翻译的研究经费遭到大幅削减。一直到1980年代末期，统计机器翻译系统发展出来，机器翻译的研究才得以更上一层楼。
1960年代发展特别成功的NLP系统包括SHRDLU——一个词汇设限、运作于受限如“积木世界”的一种自然语言系统，以及1964-1966年约瑟夫·维森鲍姆模拟“个人中心治疗”而设计的ELIZA——几乎未运用人类思想和感情的讯息，有时候却能呈现令人讶异地类似人之间的互动。“病人”提出的问题超出ELIZA 极小的知识范围之时，可能会得到空泛的回答。例如问题是“我的头痛”，回答是“为什么说你头痛？”
1970年代，程序员开始设计“概念本体论”（conceptual ontologies）的程式，将现实世界的资讯，架构成电脑能够理解的资料。实例有MARGIE、SAM、PAM、TaleSpin、QUALM、Politics以及Plot Unit。许多聊天机器人在这一时期写成，包括PARRY 、Racter 以及Jabberwacky 。
一直到1980年代，多数自然语言处理系统是以一套复杂、人工订定的规则为基础。不过从1980年代末期开始，语言处理引进了机器学习的算法，NLP产生革新。成因有两个：运算能力稳定增加（参见摩尔定律）；以及乔姆斯基 语言学理论渐渐丧失主导（例如转换-生成文法）。该理论的架构不倾向于语料库——机器学习处理语言所用方法的基础。有些最早期使用的机器学习算法，例如决策树，是硬性的、“如果-则”规则组成的系统，类似当时既有的人工订定的规则。不过词性标记将隐马尔可夫模型引入NLP，并且研究日益聚焦于软性的、以机率做决定的统计模型，基础是将输入资料里每一个特性赋予代表其分量的数值。许多语音识别现今依赖的快取语言模型即是一种统计模型的例子。这种模型通常足以处理非预期的输入数据，尤其是输入有错误（真实世界的数据总免不了），并且在整合到包含多个子任务的较大系统时，结果比较可靠。
许多早期的成功属于机器翻译领域，尤其归功IBM的研究，渐次发展出更复杂的统计模型。这些系统得以利用加拿大和欧盟现有的语料库，因为其法律规定政府的会议必须翻译成所有的官方语言。不过，其他大部分系统必须特别打造自己的语料库，一直到现在这都是限制其成功的一个主要因素，于是大量的研究致力于从有限的数据更有效地学习。
近来的研究更加聚焦于非监督式学习和半监督学习的算法。这种算法，能够从没有人工注解理想答案的资料里学习。大体而言，这种学习比监督学习困难，并且在同量的数据下，通常产生的结果较不准确。不过没有注解的数据量极巨（包含了万维网），弥补了较不准确的缺点。
近年来, 深度学习技巧纷纷出炉在自然语言处理方面获得最尖端的成果，例如语言模型，语法分析等等。
「NLP处理的主要范畴」
文本朗读（Text to speech）/语音合成（Speech synthesis）
语音识别（Speech recognition）
中文自动分词（Chinese word segmentation）
词性标注（Part-of-speech tagging）
句法分析（Parsing）
自然语言生成（Natural language generation）
文本分类（Text categorization）
信息检索（Information retrieval）
信息抽取（Information extraction）
文字校对（Text-proofing）
问答系统（Question answering）
给一句人类语言的问句，决定其答案。 典型问题有特定答案 (像是加拿大的首都叫什么?)，但也考虑些开放式问句(像是人生的意义是是什么?)
机器翻译（Machine translation）
将某种人类语言自动翻译至另一种语言
自动摘要（Automatic summarization）
产生一段文字的大意，通常用于提供已知领域的文章摘要，例如产生报纸上某篇文章之摘要
文字蕴涵（Textual entailment）