NLP中的常见技术可以分为三类: 预处理，特征提取和建模。预处理技术包括标记化，词干，词元化，停止词去除和文本规范化。这些步骤清理和构造原始文本数据，使其适合进一步处理。
特征提取技术将文本转换为模型可以处理的数值表示。方法包括词袋 (BoW)，术语频率-逆文档频率 (tf-idf) 以及Word2Vec和GloVe等词嵌入。词嵌入特别强大，因为它们捕获密集向量形式的词之间的语义关系。
建模技术涉及应用算法来解决NLP任务。传统方法包括用于文本分类的朴素贝叶斯和用于序列标记的隐马尔可夫模型。现代方法利用深度学习模型，如循环神经网络 (rnn) 、卷积神经网络 (cnn) 和基于变压器的架构，如BERT和GPT。迁移学习，注意力机制和预训练模型通过在翻译，摘要和情感分析等任务中实现最先进的性能，进一步彻底改变了NLP。技术的选择取决于任务、数据大小和计算资源。