属于，模式识别就是通过计算机用数学技术方法来研究模式的自动处理和判读，把环境与客体统称为“模式”。模式识别包括图像识别，文字识别，语音识别，自然语言处理属于文字识别，属于模式识别。
自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
自然语言处理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，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
不属于。知识图谱是在NLP的基础上发展而来的。它的核心是知识库。
一般来讲，知识图谱主要目标是用来描述真实世界中存在的各种实体和概念，以及他们之间的关系，通过这种关系来描述实体之间的关联。目前，知识图谱在自然语言处理领域有两大类的应用：1）搜索和问答领域。2）自然语言理解类的场景，比如在具体的机器翻译领域，句法分析相关的工作。
自然语言处理（NLP）是一种计算机科学技术，旨在使计算机能够理解、解释和生成人类语言。NLP 包括多个层次，每个层次都涉及不同的技术和算法。其中，最基本的层次是词法分析，即将自然语言文本分解成单词或词根。接下来是句法分析，用于理解句子的语法结构和语义。
语义分析是 NLP 的下一层次，它涉及理解文本的意义和含义。
最高级别的 NLP 层次是语用分析，它关注的是文本在特定情境下的含义和影响。总之，NLP 的层次结构是分层次的，每个层次都构成了 NLP 技术的重要组成部分。
不属于的主要有图像视觉领域的任务，例如，文字识别，人脸识别，风格转换等任务。
计算机自然语言处理( Natural Language Processing, NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向，属于计算机科学与技术专业。
它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。
自然语言处理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，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
美感属于情感，它是一种高级情感。
是人们在审美活动中直接欣赏对象的美而激起兴感愉悦的感情状态，是对事物的美的反应，但却不是事物的美的镜子般的消极、被动、直观、机械的反映。
是人们审美需要是否得到满足时而产生的主观体验，是对事物美的体验。
是人机交互的。
自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向,钻研能达到人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,波及的领域较多,主要包含机器翻译、机器浏览了解和问答系统等。
自然语言处理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，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。
自然语言处理(NLP)是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。
自然语言处理包括语音和语义识别，目前语音识别技术相对成熟，语义识别还有待突破，因为机器理解语义是极其困难的事情。
nlp可以情感分析
循环神经网络（RNN）结构利用输入序列的先验信息，处理时间序列数据，在捕捉和记忆上下文方面表现良好。LSTM是一种典型的结构，它由输入门、输出门和遗忘门组成，克服了RNN的梯度问题。有许多基于LSTM的改进模型，例如双向LSTM，不仅可以从前面的单词中捕捉上下文，而且可以从后面捕获上下文。这些方法对于某些特定的任务是有用的，但在实际应用中却不太适用。
2017年，我们看到了一种新的方法来解决这个问题。BERT是Google在2018年推出的一个多编码器堆栈的掩码语言模型，在GLUE、SQuAD和SWAG基准测试中实现了STOA，并有了很大的改进