Xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay NLP là một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo cung cấp cho máy móc khả năng đọc, hiểu và rút ra ý nghĩa từ ngôn ngữ của con người.

Dữ liệu được tạo ra từ các cuộc hội thoại, khai báo hoặc thậm chí là các tweet là những ví dụ về dữ liệu phi cấu trúc. Dữ liệu phi cấu trúc không vừa khít với cấu trúc hàng và cột truyền thống của cơ sở dữ liệu quan hệ và đại diện cho phần lớn dữ liệu có sẵn trong thế giới thực. Nhờ những tiến bộ trong các lĩnh vực như học máy, một cuộc cách mạng lớn đang diễn ra liên quan đến chủ đề này. Ngày nay, việc cố gắng giải thích một văn bản hoặc bài phát biểu dựa trên các từ khóa của nó (cách máy móc lỗi thời) không còn là việc tìm hiểu ý nghĩa đằng sau những từ đó (cách nhận thức). Bằng cách này, bạn có thể phát hiện ra các hình ảnh trong lời nói giống như mỉa mai, hoặc thậm chí thực hiện phân tích tình cảm.

Ngày nay NLP đang bùng nổ nhờ những cải tiến to lớn trong việc truy cập dữ liệu và sự gia tăng sức mạnh tính toán, cho phép các học viên đạt được kết quả có ý nghĩa trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, truyền thông, tài chính và nhân sự, cùng những lĩnh vực khác. Chúng ta có thể sử dụng NLP để tạo các hệ thống như nhận dạng giọng nói, dịch máy, phát hiện spam, đơn giản hóa văn bản, trả lời câu hỏi, tự động hoàn thành, nhập dự đoán, phân tích cảm xúc, tóm tắt tài liệu và nhiều hơn nữa.

Hiểu đầy đủ và biểu đạt ý nghĩa của ngôn ngữ là một mục tiêu cực kỳ khó khăn. Một trong những thách thức lớn đối với việc phát triển các ứng dụng NLP là máy tính rất có thể cần dữ liệu có cấu trúc, nhưng đối với lời nói của con người, nó không có cấu trúc và thường không rõ ràng.

Các quy tắc hướng thông tin bằng ngôn ngữ tự nhiên không dễ dàng để máy tính hiểu và dịch, đặc biệt là để cảm nhận giọng điệu, ví dụ như nếu ai đó sử dụng một nhận xét châm biếm để chuyển thông tin. Điều này có nghĩa là máy tính phải hiểu toàn diện ý nghĩa của từ cũng như ý định hoặc cảm xúc đằng sau từ. Không giống như lập trình, ngôn ngữ của con người rất mơ hồ khiến chúng trở nên phức tạp và khó học.