NLP自然语言处理涉及以下技术：
分词（Tokenization）：将文本分割成词语或符号的过程。
词性标注（Part-of-Speech Tagging）：为每个词语标注其在句子中的词性。
命名实体识别（Named Entity Recognition）：识别文本中的人名、地名、机构名等特定命名实体。
语言模型（Language Modeling）：建立句子或文本的概率模型，用于自动纠错、自动补全等任务。
句法分析（Syntactic Parsing）：分析句子的语法结构，包括短语结构分析和依存关系分析。
语义角色标注（Semantic Role Labeling）：识别句子中的谓词-论元结构，并为论元标注语义角色。
情感分析（Sentiment Analysis）：判断文本中的情感倾向，如正面、负面或中性。
机器翻译（Machine Translation）：将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。
问答系统（Question Answering）：根据用户提出的问题，从文本中寻找并提供答案。
文本分类（Text Classification）：将文本划分到预定义的类别中。
文本生成（Text Generation）：生成符合语法和语义规则的文本，如文本摘要、文章创作等。
信息抽取（Information Extraction）：从文本中提取结构化的信息，如实体关系、事件等。
对话系统（Dialogue System）：实现与用户进行自然的语言交互，完成任务或提供信息。
文本聚类（Text Clustering）：将文本按照相似度进行聚类，发现其中的模式和结构。
文本生成（Text Generation）：使用NLP技术生成具有语法和语义规则的文本。
以上只是NLP涉及的一些常见技术，实际上NLP领域还有许多其他的技术和方法。
