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自然语言处理（NLP）是一门专注于解决人与计算机之间语言交流问题的学科。其主要目标是克服人机对话的各种障碍，使用户能够用自己熟悉的语言与计算机进行互动。

最近，清华大学和中国工程院知识智能联合实验室共同发布了《2018自然语言处理研究报告》。这份报告详细介绍了NLP的概念、发展历程、关键技术、人才储备、应用现状及未来趋势，全面展示了这一领域当前的情况及其未来发展方向。

报告显示，自然语言处理技术已经在多个应用场景中得到了广泛应用，包括知识图谱、机器翻译、聊天机器人、搜索引擎以及推荐系统等。此外，通过对微博的调研，报告还预测了未来自然语言处理技术的发展趋势，尤其是在文本理解与推理、对话机器人、NLP在各行业的应用、学习模式及文本情感分析方面。

“文本理解与推理”代表了自然语言处理技术从简单的表面分析向深层次理解的转变。目前，像Google这样的企业已经推出了一些平台，用于深入研究自然语言理解，其中就包括以阅读理解为核心的技术。

“对话机器人”则需要自然语言处理技术更加实用化和场景化。例如，随着技术的进步，语音助手已经从单纯的“听得到”发展到了“听得懂”。未来，对话机器人的目标是更好地适应各种应用场景。

“NLP+行业”指的是自然语言处理技术与医疗、金融、教育、司法等专业领域的深度融合。“学习模式”则是指先验语言知识与深度学习的结合，意味着随着技术进步，人为提供的知识在深度学习中的作用将会逐渐减少。

“文本情感分析”指的是从事实性文本向情感文本的转变。报告指出，情感分析在未来将越来越受到重视，并将在商业和政府舆情监控等领域发挥重要作用。例如，2017年，新浪微热点与哈尔滨工业大学合作开发了“情绪地图”。这项技术基于深度学习，能够识别并分类文本中的情绪，如喜、怒、哀、惧、惊等，并通过可视化的方式展示这些情绪在时间和空间上的分布。这种技术不仅适用于推荐系统和产品评论分析，还在政府应用、品牌价值评估、产品质量反馈以及影视作品口碑分析等多个领域展现出强大的实用价值。