自然語言處理研究用自然語言實現人與計算機有效交流的各種理論和方法。自然語言處理不是壹般的自然語言的學習，而是開發壹種能有效實現自然語言交流的計算機系統，尤其是軟件系統。所以它是計算機科學的壹部分。
數據挖掘、機器學習和自然語言處理之間的關系，數據挖掘、機器學習和自然語言處理之間既有交叉又有區別，它們既相互聯系又相互利用，而且有各自不同的領域和應用。自然語言處理不是壹般的自然語言的學習，而是開發壹種能有效實現自然語言交流的計算機系統，尤其是軟件系統。
自然語言處理的未來展望
在自然語言處理領域，基於規則和基於統計的兩種研究方法交替占據主導地位，兩者都遇到了瓶頸。基於規則和傳統的機器學習方法到了壹定階段後，很難有更大的突破，直到計算能力和數據存儲的提高，才極大地推動了自然語言處理的發展。語音識別的突破讓深度學習技術非常受歡迎。
機器翻譯也取得了很大的進步。目前，谷歌翻譯利用深度神經網絡技術，將機器翻譯提升到壹個新的高度，即使達不到人工翻譯的標準，也能滿足大部分需求。
信息抽取也變得更加智能，可以更好地理解復雜的句子結構和實體之間的關系，提取正確的事實。深度學習推動了自然語言處理任務的進步，同時自然語言處理任務也為深度學習提供了廣闊的應用前景，使得人們在算法設計上投入更多。