随着人机交互技术的快速演进，让机器来适应人的科技理念已深入人心。作为其中重要的发展方向之一，自然语言处理技术也的得到迅猛发展和应用。
区别于如编程语言等为计算机而设的“人造”语言，自然语言是指人们随文化自然演化而成的语言。自然语言处理（Natural Language Processing，下文简称NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统 。
在2007年时，淘宝广告技术部广告算法负责人吴雪军（当时他还在百度，是百度自然语言处理、网页分析、网盟广告等方向的技术负责人。 ）在北京参加一个NLP技术探讨会，会上专家们讨论的主要议题是自然语言技术能否在现实中应用。
淘宝广告技术部广告算法负责人吴雪军
4年过去了，吴雪军认为这段时间正是NLP的快速应用时期，在8月3日晚上的CTO俱乐部沙龙中，他同词网CEO张跃（张跃还是CTO俱乐部自然语言处理文本挖掘专委会 会长，本次沙龙的发起人）分享了NLP技术在搜索、广告和数据挖掘领域的应用和发展。
吴雪军的分享相对偏技术底层，下图是他展示的NLP技术的整体技术体系，NLP将分析对象分为四层：数据、词汇（Term）、短串、篇章。每一级都对应不同的处理方法和适应领域。
在搜索引擎中，NLP技术主要用于短串分析/相关性以及网页分析/索引。以其中一部分词汇的分层和权重为例，比较容易为用户理解的是短串的改写，例如同义词替换、语义归一化（“红烧肉菜谱”、“红烧肉怎么做”相同意义的输入返回结果也应该相同）、省略（“英雄无敌之十二翼天使”同“十二翼天使”）、纠错（“英非迪尼”同“英菲迪尼”）。
此外，互联网广告是具有不亚于搜索的极高技术复杂度的产品。NLP技术也被广泛应用在广告请求分析、触发/相关性计算和广告关联度计算中。
词网CEO张跃
对于互联网网站来说，提高流量和用户黏性是最核心的需求，而基于海量数据的语义挖掘，提升内容关联性可有效帮助网站改善这个指标。随后的演讲中，词网CEO张跃结合自己的几个创业项目讲解了NLP技术在互联网数据挖掘上的应用。
第一个是模仿Google Wonder Wheel的搜搜词，基于动态的互联网资料，可以动态按照关联程度将输入对象的相关事物展示出来。
另一个是英语作文批改网站，学生输入自己所写的英语作文，系统自动和服务器端庞大的英文语料库做匹配，返回指导修改意见及文章评分。
自然语言处理技术所带来的创新体验令人激动不已，但两位讲师都表示，歧义的广泛存在令NLP技术离高度成熟并利用在通用领域还有一段很难跨越的距离。
