自然言語処理（Natural Language Processing, NLP）は、コンピュータが人間の自然言語を理解し、処理するための技術や手法の総称です。自然言語は、人間が日常的に使用する言語であり、英語や日本語などが含まれます。

自然言語処理は、テキストデータや音声データなどの自然言語データを解析し、構造化された情報を抽出したり、意味理解や文法解析を行ったりすることを目的としています。以下に、自然言語処理の主要なタスクと手法のいくつかを紹介します：

1. 形態素解析（Morphological Analysis）: テキストを形態素（最小の意味を持つ単位）に分割し、それぞれの形態素の品詞や活用形を特定します。形態素解析は、単語の正規化や文法解析の前処理として重要です。

2. 品詞タグ付け（Part-of-Speech Tagging）: テキスト内の各単語に対して、品詞（名詞、動詞、形容詞など）を自動的にタグ付けします。品詞タグ付けは、文法解析や意味解析の基礎として使用されます。

3. 構文解析（Syntactic Parsing）: 文の構造を解析し、文法的な関係や階層構造を特定します。構文解析には、文の解析木や依存関係グラフを生成する手法があります。

4. 意味解析（Semantic Parsing）: 文の意味や意図を理解するための手法です。意味解析は、質問応答や情報抽出などの高度なタスクに使用されます。

5. 情報抽出（Information Extraction）: テキストから特定の情報を抽出し、構造化された形式で表現します。例えば、人名や組織名、日付などの要素を抽出することがあります。

6. 文書分類（Text Classification）: テキストをあらかじめ定義されたカテゴリに分類する手法です。機械学習アルゴリズムや深層学習モデルを使用して、文書の内容やテーマを推定することができます。