自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能领域中的重要分支，它致力于将人类普通语言转化为计算机能够理解和处理的形式。NLP技术的应用范围非常广泛，从智能客服、智能翻译到情感分析、文本分类等等。下面是一些自然语言处理的应用范围的详细讲解。
文本分类
文本分类是自然语言处理的主要应用场景之一，它指将一个给定的文本分配到已经定义类别中的某个类中。文本分类广泛应用于各种数据挖掘任务，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等。文本分类的典型算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。
例如，在情感分析中，我们可以使用文本分类技术将某个文本分为“积极”、“消极”或“中性”。在一个电商平台的评论区域，商品的购买者们经常会留下评论，这些评论可以使用情感分析技术进行分类。这样，商家可以快速、自动地判断顾客们是否感到满意，并针对性地优化相应业务策略。
序列标注
序列标注是一个有监督的机器学习任务，它在NLP领域有广泛的应用。序列标注的目标是给自然语言文本中的每个单词或每个字符打上相应的标注，如词性标注、实体识别、命名实体识别等。
例如，在自然语言处理中，NER（Named Entity Recognition）任务是指从文本中自动识别和提取真实世界中存在的实体，如人名、地名、组织机构名称等。在医疗领域，医生需要快速、准确地提取病人病历中的实体词汇，如疾病名、症状、药品名、手术名称等。而这些实体信息，则可以自动地从病历的原始自然语言数据中提取出来，这样范围会更广，精度也会更高。
除了以上两个应用场景，自然语言处理技术在实时机器翻译、机器问答、语音识别等领域也得到了广泛的应用。