NLP（Natural Language Processing）自然语言处理技术是一种可以处理和分析自然语言的技术，涉及语言学、计算机科学、人工智能等领域。要想进行NLP，需要以下技术支持：
1. 语言模型
语言模型是NLP技术中最基础的技术之一，它是通过对单词序列进行统计分析，预测下一个单词出现的概率，进而构建起对自然语言文本的生成和理解。
语言模型有两种类型：大词汇连续语言模型（Large Vocabulary Continuous Speech Recognition，LVCSR）和贝叶斯语言模型（Bayesian Language Model，BLM）。其中的贝叶斯语言模型是现在比较常用的。语言模型的主要用途是文本自动生成和自然语言理解。
2. 分词技术
针对中文等各种语言，人们常常采用分词技术来将句子分成单独的词语。分词技术可以加快后续的文本处理速度，也方便了后续的上下文理解。
分词技术有三大分类：基于规则的分词方法、基于统计的分词方法和基于深度学习的分词方法。其中最常用的是基于统计的分词方法。
示例1
假设我们要对一篇中文文章进行分词，可以使用jieba分词工具库，示例代码如下：
import jieba
text = "我爱自然语言处理技术"
# 精确模式
words = jieba.cut(text, cut_all=False)
print("精确模式：")
for word in words:
print(word)
输出结果为：
精确模式：
我
爱
自然语言处理
技术
示例2
NLP中常用的应用之一是情感分析。我们现在使用pytext的情感分析模型来对一段英文文本进行情感分析，示例代码如下：
!pip install pytext-nlp
from pytext.models import DocClassificationModel
from pytext.data.sources import TSVDataSource
from pytext.data.utils import Vocabulary
from pytext.data.featurizers import SimpleFeaturizer, RawFeaturizer
from pytext.exporters import Caffe2ModelExporter
# 模型路径
model_path = "sentiment_model.pt"
# 加载模型
model = DocClassificationModel.from_config_file(model_path)
# 读取数据
data_source = TSVDataSource(
train_filename="data/train.tsv",
test_filename="data/test.tsv",
eval_filename="data/eval.tsv"
)
# 定义特征
inputs = SimpleFeaturizer.from_config(model.config.features)
# 对文本进行处理和特征抽取
train_data = inputs.featurize(data_source.train)
test_data = inputs.featurize(data_source.test)
# 验证测试集效果
test_results = model.test(test_data)
# 输出结果
print(test_results.metrics)
以上代码将通过加载训练好的模型，使用自定义数据集数据，输入一个文本，按照训练好的模型进行情感分析并输出结果。
综上所述，NLP需要的技术支持包括语言模型、分词技术等，其应用场景可以是自动对话、文本分类、语音识别等，对人类日常生活产生了极大的方便和改善。