自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能和语言学领域的交叉学科，其核心在于将自然语言（如英语或汉语普通话）转化为计算机能够理解的数据形式（数字）。此外，通过对这些数据的处理，计算机还能生成能够反映其理解能力的自然语言文本，即自然语言生成。

然而，提到NLP，你可能不知道它的英文缩写“NLP”也有真假之分。除了自然语言处理，这个缩写还常被用来指代神经语言编程（Neuro-Linguistic Programming，简称NLP），这是一门常被称为伪科学的领域。

神经语言编程由心理学家理查德·班德勒和语言学家约翰·格林德于1970年代在美国加利福尼亚创立。他们不满于传统心理学疗法的长时间和有限的效果，于是研究了当时几位在沟通和心理治疗方面卓有成效的大师，如催眠治疗大师米尔顿·艾瑞克森、家庭治疗大师维珍尼亚·撒提亚以及完形治疗创始人弗烈兹·皮尔斯。通过模仿这些大师的语言模式和心理策略，班德勒和格林德创建了神经语言编程的理论框架。

他们认为，人的神经过程、语言和行为模式之间存在联系，并且可以通过改变这些模式来实现特定的生活目标。尽管神经语言编程听起来像是基于某些行为科学和心理学知识，但随着时间推移，它逐渐被视为一门缺乏科学依据的伪科学。

相比之下，自然语言处理的起源可以追溯到1950年，当时计算机科学家艾伦·图灵提出了著名的图灵测试。这一测试旨在探讨机器是否能够展现出与人类相同的思维能力。此后，神经元网络模型的发现进一步推动了人工智能和自然语言处理的发展。到了1960年代，一些成功的自然语言处理系统如SHRDLU和ELIZA相继问世，它们能够理解和生成接近人类的对话。

直到1980年代，自然语言处理仍然依赖于复杂的规则系统，但随后引入了机器学习算法，使自然语言处理发生了革命性的变化。特别是1997年引入的LSTM递归神经网络模型和2001年提出的前馈神经网络模型，极大地推进了NLP的发展。2007年，神经网络模型成为研究和开发的前沿技术，而2011年苹果公司的Siri则标志着自然语言处理技术正式进入大众消费市场。

近年来，由于大数据、强大的计算能力和先进的算法，自然语言处理技术取得了显著的进步，并广泛应用于各个行业。例如，机器翻译技术提高了本地化公司的效率；搜索引擎利用自然语言处理技术提供更加精准的搜索结果；电子邮件过滤器也借助自然语言处理技术对邮件进行分类，帮助用户更好地管理邮件。

自然语言处理不仅在学术界受到重视，在工业界也有广泛应用。《自然语言处理实战》这本书正是为了满足这一需求而编写的，它涵盖了自然语言处理的基础知识、深度学习模型及其实际应用案例，适合有一定Python编程基础的开发者阅读。通过这本书，读者不仅可以掌握自然语言处理的基本原理，还可以了解如何使用Python进行文本分析和生成，为从事相关领域的工作打下坚实的基础。