自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学、人工智能和语言学交叉领域的一个重要分支，致力于让计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP涵盖了一系列技术，下面将详细介绍其中的一些关键技术：

1. 语言模型：
语言模型是用来计算一段文本序列概率的模型，它能够根据之前出现的单词来预测下一个单词的概率。早期的语言模型如n-gram模型，存在“遗忘”问题，即远期的单词对当前单词的影响很小。而现代语言模型如BERT、GPT-3等，通过深度学习技术，能够更好地理解上下文信息。

2. 词嵌入：
词嵌入是将单词转换为数值形式的向量的技术。这些向量捕获了单词之间的语义和语法关系。常见的词嵌入方法有Word2Vec、GloVe和ELMo等。现代模型如BERT和RoBERTa使用了上下文相关的词嵌入，即同一个词在不同上下文中的表示会有所不同。

3. 分类和命名实体识别：
分类是将文本分到预定义的类别中，而命名实体识别则是识别文本中的具体的人名、地名、组织名等实体。这些技术常常结合使用，在诸如情感分析、主题分类和信息提取等领域有广泛应用。

4. 依存句法分析和成分句法分析：
这些技术用于理解句子的结构和语法。依存句法分析关注词语之间的依赖关系，而成分句法分析则试图理解句子的短语结构。这些信息对于理解句子的确切含义非常重要。

5. 语义角色标注：
语义角色标注是识别和分类句子中谓词的各个论元（如施事者、受事者、时空等）的过程。这对于理解句子的深层含义尤其有用。

6. 问答系统和对话系统：
问答系统旨在根据提出的问题生成直接的答案，而对话系统则旨在与用户进行更自然和流畅的交流。这些系统通常需要综合运用上述多种技术，以生成准确和合适的响应。

7. 机器翻译：
机器翻译是将一种语言自动翻译成另一种语言。早期的机器翻译系统基于规则和词典，而现代系统如神经机器翻译（NMT）使用深度学习技术，大大提高了翻译的质量和流畅性。

随着深度学习技术的发展，尤其是递归神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）以及注意力机制的引入，自然语言处理的性能有了显著提升。目前，预训练语言模型（如BERT、GPT-3、XLNet等）正引领着自然语言处理的新一轮革新，它们通过在大量文本上进行预训练，捕获了丰富的语言知识，能够用于各种下游任务，大幅提升性能。