1.NLP的常见领域：分词，词性标注，命名实体识别，句法分析，语义识别，垃圾邮件识别，拼写纠错，词义消歧，语音识别，音字转换,机器翻译，自动问答……
如果对自然语言处理的应用场景不太了解，可以去腾讯的中文语义平台简单玩几个例子就熟悉了。
2.NLP的发展现状
根据stafford教授Dan Jurafsky的介绍：
有些问题得到了基本解决，如：词性标注、命名实体识别、垃圾邮件识别。
有些问题取得长足进展，如：情感分析、共指消解、词义消歧、句法分析、机器翻译、信息抽取。
有些问题依然充满挑战，如：自动问答、复述、文摘提取、会话机器人等。
3.NLP与算法类型问题
比如，词性标注，垃圾邮件识别，褒贬分析，拼写纠错等问题都可以归结成简单的分类问题。这就好用我们之前掌握的机器学习分类方法去很好地处理。
又比如，对于机器翻译，语音识别，音字转换等等领域，都可以抽象成运用隐马尔科夫模型去处理，而这本身是一个更加复杂的分类问题。
4.NLP分词，编辑距离
中文分词比英文分词难的多，对于英文，分词比较直观。一般被空格区分开来的就是不同的词。
编辑距离（Minimum Edit Distance，MED），又称Levenshtein距离，是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需要的最少编辑操作次数。
允许的编辑操作包括：
一个简单的示意图如下：
我们可以使用动态规划算法解最小编辑距离，其形式化定义如下：
通过这种方法，给字符串之间定义了一个量化的“距离”的概念，而且很有解释力。
在机器学习中，有了“距离”就可以做很多事情。比如判断两个字符串的相似性，做一些分类、聚类的工作。
在工程上，编辑距离可以用来提供用于拼写纠错的侯选单词。比如我用英文输入法输入一个“girlfriand”的单词。但是词库中没有“girlfriand”这个词。则可以寻找与“girlfriand”编辑距离为1或2的其他字符串，如“girlfriend”、“girlfriends”，作为纠正拼写错误的候选词。剩下的问题就是判断哪个侯选词的作为纠正词的概率更高而已。
5.NLP与分类问题
二分类：判断题
1.1 褒贬分析：判断一段文本是“褒”还是“贬”。
1.2 垃圾邮件识别：判断一封邮件是“正常邮件”还是“垃圾邮件”。
多分类：单选题
2.1 词性标注：判断一个词语是名词、动词、形容词、副词等等。
2.2 拼写纠错：判断多个侯选词中的哪个词可以作为最终的纠正词。
2.3 中文分词：从多种分词序列中挑选最优序列。
2.4 机器翻译：从多个备选翻译句子中，判断出最优翻译语句。
类重叠分类：多选题
3.1 主题分析：判断一个新闻同时包含哪几类主题（美食、食品安全、健康等）
有时候管多选题叫做软分类，单选题叫硬分类
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