自然语言处理 (Natural Language Processing，简称 NLP) 是人工智能（AI）皇冠上最璀璨的一颗明珠。

在大语言模型 (LLM) 的语境下，NLP 是“学科”与“工具” 的关系：

• NLP 是学科（宏观领域）：它研究的是“如何让计算机听懂人话，并像人一样说话” 。

• LLM 是工具（最新技术）：它是目前 NLP 领域最强大、最先进的技术解决方案。

简单来说：NLP 是大模型的“祖师爷”和“应用场景”，而大模型是 NLP 发展了 70 年后进化出的“究极形态”。

1.🌉 核心任务：人机沟通的桥梁

计算机的母语是 0 和 1（二进制代码），人类的母语是 自然语言（中文、英文等）。

这两者是完全不同的。

NLP 的作用就是充当“翻译官”，它包含两个核心方向：

A. 让电脑“听懂” —— NLU (自然语言理解)

• 定义：Natural Language Understanding。

• 任务：把人类复杂的语言变成机器能懂的结构化数据。

• LLM 之前的做法：分词、词性标注、提取关键词。

• LLM 的做法：把文字变成向量 (Embedding)，计算语义关系，理解上下文和潜台词。

  • 例子：你说“我今天蓝瘦香菇”。传统 NLP 可能分析出“蓝色、瘦、香菇”；LLM 能理解你是“难受想哭”。

B. 让电脑“会说” —— NLG (自然语言生成)

• 定义：Natural Language Generation。

• 任务：把机器的数据变成人类能读懂的通顺句子。

• LLM 之前的做法：填空模板（你好，[姓名]）、简单的拼凑。

• LLM 的做法：像人一样逐字预测，写诗、写代码、写小说。

2.📈 NLP 的进化史：为什么 LLM 是革命？

为了理解 NLP 在大模型里的地位，我们需要看一眼历史：

以前的 NLP 是把任务拆开做的：翻译用翻译模型，聊天用聊天模型，分类用分类模型。

现在的 LLM (大模型)：一个模型解决所有 NLP 任务。你既可以让它翻译，也可以让它写诗，它通吃。

3.🛠️ NLP 具体包括哪些“手艺”？

当我们使用 ChatGPT 时，其实是在同时调用 NLP 领域的几十种传统能力：

1. 机器翻译 (Machine Translation)：中译英。

2. 文本摘要 (Summarization)：帮我总结这篇文章。

3. 情感分析 (Sentiment Analysis)：这句话是夸我还是骂我？

4. 命名实体识别 (NER)：帮我从这句话里把“人名”、“地名”、“公司名”挑出来。

5. 问答系统 (QA)：根据文档回答问题。

在大模型出现之前，这些是分开的独立研究方向；在大模型出现后，它们都变成了 Prompt（提示词）的一个指令。

总结

自然语言处理 (NLP) 就是“教计算机学语文” 的科学。

在大语言模型中，NLP 是灵魂。没有 NLP 的理论基础（如 Tokenization, Embedding, Attention），就没有大模型；而大模型的出现，彻底重写了 NLP 这门学科，让它从“人工规则”变成了“智能涌现”。