はじめに

また、言語技術、言語工学、計算言語学と呼ばれる自然言語処理（NLP）は、 "自然な"人間の言語はコンピュータによって効果的に処理することのできる方法を研究し、開発を目指して.
NLPは、長期的な将来の情報技術の有用性に非常に重要な貢献をする可能性を秘めている. いくつかの重要な成長分野です。:

• ソフトウェアとそのドキュメントの自動ローカライズ (言語の翻訳を介した)
• 情報検索
• 機械翻訳支援
• 文法や文体の分析
• データベースの自然言語インタフェース

ホームユーザーに使用可能なコンピュータ·ハードウェアは、リアルタイム処理が可能であるレベルを達成するように、最近この分野での爆発があった.
グループの数が増えてそのような機械可読辞書、タグ付き言語の写本やバイリンガルテキストなどの大規模な言語資源の潜在能力を発見している. これらのリソースの存在は品詞タガーとマシン扱いやすい辞書のようなNLPのシステムコンポーネントの開発を許可している.
規格は、機械可読形式で言語コンポーネントの表現のために確立されている. などの国際支援プロジェクトテキストエンコーディング·イニシアチブでは、最近このような基準を作成し、普及の特定の目的で登場している.
グループ間の自由な情報の交換、データとソフトウェアへの動きがあります. これは、NLPに専用の電子ニュースの増加によって、このような、国際的な清算機関の形成によって例示されている語彙の研究のためのコンソーシアム. これらのリソースへのアクセスが大幅にヨーロッパへのインターネットの拡張子によって促進されています.
テキスト処理や自然言語処理の分野では徐々に収束している. たとえば、スタイルチェッカーは、多くの場合、ワードプロセッサに組み込まれています. この種の開発が大幅の潜在的な市場拡大しているNLPの製品.
音声認識と音声合成を含む検討されて巨大なフィールドがあります. これらの領域は、この研究の範囲を超えている、しかし、それは、音声認識は、ストレスの加えられた成分による言語理解の精度の高いレベルを提供できるようになることは明らかであるアクセントとポーズ.