自然語言處理（簡稱NLP），目前比較成熟的應用場景包括：
1。句法語義分析：對於給定的句子，進行分詞、詞性標記、句法分析、語義
2。資訊抽取：從給定文字中抽取重要的資訊，涉及到實體識別、時間抽取、因果關係抽取等關鍵技術。
3。文字挖掘（或者文字資料探勘）：包括文字分類、摘要、情感分析。
4。機器翻譯：把輸入的源語言文字透過自動翻譯獲得另外一種語言的文字。
5。資訊檢索：對大規模的文件進行索引。
6。問答系統： 對一個自然語言表達的問題，由問答系統給出一個精準的答案。
7。對話系統：系統透過一系列的對話，跟使用者進行聊天、回答、完成某一項任務。
NLP所用到的機率論知識點吧：
最大似然估計（maximum likelihood estimation）
條件機率（conditional probability）
全機率公式（full probability）
貝葉斯相關理論與法則（Bayesian decision theory）
二項式分佈（binomial distribution）
期望（expectation）
方差（variance）
然而要弄懂上面9點， 還需要理解以下概念：
排列組合
頻率與機率
古典概型與幾何概型
一維和二維離散型隨機變數
一維和二維連續隨機變數
協方差和相關係數
大數定律及中心極限定理
樣本與抽樣分佈
點估計
向量化
矩陣
距離計算
線性代數，機率論與數理統計 ，微積分
