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语言学是一门古老的学科，人类为什么会有语言？动物为什么没有发展出人类这样复杂高级的语言？语言机制是人类大脑中先天就有的，还是像其他能力一样后天获得的？语言是如何形成和发展的？语言本身服从一些怎样的规律？无数的不解之谜等待着科学家来回答。计算语言学或者自然语言处理既是一门科学，也是一门应用技术。
从科学角度说，像其他计算机科学一样，它是一种从模拟角度来研究语言的学科。自然语言处理并不直接研究人类语言的机制，而是试图让机器去模拟人类的语言能力。如果说计算机拥有了像人一样的语言能力，从某种角度就可以说我们理解了人类的语言机制。由于理解自然语言需要关于外在世界的广泛知识以及运用操作这些知识的能力，所以自然语言处理是一个人工智能完备（AI-Complete）的问题，并被视为人工智能的核心问题之一。
有人把人的智能分为三大类：感知智能、运动智能和认知智能。
· 感知智能：包括听觉、视觉、触觉等。最近两年，深度学习的引入大幅度提高了语音和图像的识别率，所以计算机在感知智能层面已经做得相当不错，在一些典型的测试下，达到或者超过了人类的平均水平。
· 运动智能：能够在复杂的环境中自由行动的能力。运动智能是机器人研究的核心问题之一。
· 认知智能：属于最高级的智能活动。动物也具有感知智能和运动智能，但在认知智能方面，却明显低于人类。认知智能是包括理解、运用语言的能力，掌握知识、运用知识的能力，以及在语言和知识基础上的推理、规划和决策能力。认知智能中最基础也是最重要的部分就是语言智能，研究语言智能的学科就是自然语言处理。
自然语言处理的研究对象是人类语言，如词语、短语、句子、篇章等。通过对这些语言单位的分析不仅希望理解语言所表达的字面含义，还希望能理解说话人所表达的情感，以及说话人通过语言所传达的意图。没有成功的自然语言处理，就不会有真正的认知智能。
自然语言理解和处理是人工智能中最难的部分。比如一幅图像，改变像素或者一个局部，对整个图像的内容影响并不太大。文字就不一样了，很多情况下，在一句话中改变一个字或者仅仅调整一个字的位置，意思就会完全不一样。
很多深度学习技术，在图像识别领域已经获得了很大的成功，但在自然语言处理领域还处于起步阶段。基于深层神经网络的深度学习方法从根本上改变了自然语言处理技术的面貌。
在深度学习技术引入自然语言处理之前，自然语言处理所使用的数学工具跟语音、图像、视频处理所使用的数学工具截然不同，这些不同模态之间的信息流动存在巨大的壁垒。而深度学习的应用，把自然语言处理和语音、图像、视频处理所使用的数学工具统一起来了，从而打破了这些不同模态信息之间的壁垒，使得多模态信息的处理和融合成为可能。
在金融、法律、医疗健康等领域，自然语言处理技术也得到了越来越广泛的应用。
· 在金融领域，自然语言处理可以为证券投资提供各种分析数据，如热点挖掘、舆情分析等，还可以进行金融风险分析、欺诈识别等。
· 在法律领域，自然语言处理可以帮助进行案例搜索、判决预测、法律文书自动生成、法律文本翻译、智能问答等。
· 在医疗健康领域，自然语言处理技术更是有着广阔的应用前景，如病历的辅助录入、医学资料的检索和分析、辅助诊断等。现代医学资料浩如烟海，新的医学手段、方法发展迅猛，没有任何医生和专家能够掌握所有的医学发展的动态，自然语言处理可以帮助医生快速准确地找到各种疑难病症最近的研究进展，使得病人最快地享受医学技术进步的成果。
自然语言处理的应用和推广会让大家的生活越来越方便。比如打客服电话，不用再选择一大堆的语音菜单。语音助手可以理解需求，贴心地完成日常生活中的各种任务。机器甚至可以帮你写报告、写诗、写情书等。
与此同时，技术的进步也会给我们的生活带来一些冲击。比如就业方面，机器取代人工会造成一些人失业。新技术的应用让一些职业消失的同时，又会创造出大量新的就业机会。个人应该主动积极地想办法去适应这种变化，而不是消极等待和抱怨。
总之，深度学习的应用使得自然语言处理达到了前所未有的水平，也使得自然语言处理应用的范围大大扩展。可以说，自然语言处理的春天已经来临。