自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是人工智慧的重要分支，旨在讓電腦能夠理解、生成與運用人類語言。由於語言具有歧義性、上下文依賴性與多樣化的表達方式，NLP 長期以來被視為人工智慧中最具挑戰性的領域之一。隨著深度學習與大型語言模型（Large Language Models, LLMs）的發展，NLP 的研究與應用已取得顯著突破。
在技術層面，NLP 涉及多種任務，包括分詞、詞性標註、語法分析、情感分析、機器翻譯以及語音識別。傳統方法多依賴規則與機率統計模型，例如隱馬可夫模型（HMM）與條件隨機場（CRF）；而近年來，神經網路與 Transformer
在應用層面，NLP 已廣泛應用於智慧客服、語音助理、知識檢索、情感分析以及自動化內容生成。例如，ChatGPT 透過 NLP 技術進行語言理解與回應生成，實現了高流暢度的對話互動。
然而，NLP 仍面臨挑戰，包括多語言處理的準確性、生成內容的偏見控制以及模型可解釋性等問題。未來的發展將著重於跨語言學習、低資源語言的支持，以及在保障公平性與隱私的前提下，提升模型的可靠性與應用價值。