自然语言处理是一门研究机器与人如何使用自然语言进行沟通的学科。在人工智能广泛应用的今天，以自然语言处理技术为基础的各类产品已遍布生活的各个方面，诸如语音助手。那么，自然语言处理的基本环节有哪些呢?

一.数据预处理

自然语言处理技术处理的主要对象为海量文本，这些文本内容由人类自然语言构成，计算机无法直接阅读理解。究其原因，一方面自然语言结构过于复杂，包含语法、语义、语用等等，易于产生歧义，需基于语境信息才可理解语言内涵。另一方面，文本中存在噪声数据，直接分析很容易错误引导后期结果。因此文本挖掘的关键在于有效解决文本结构化，促使其可被计算机阅读理解，且需反映文本真实特征，此过程即文本预处理，也是特征提取。

二.文本分类

文本分类目的更加明确，其是监督学习的主要过程。文本分类即针对给定文本，给出预定义的类别标号，准确高效分类文本，是海量数据管理任务的重要构成环节。在数据预处理之后，文本分类方法也多种多样，应用较为广泛的有朴素贝叶斯算法、K-近邻算法、决策树算法、神经网络与支持向量机算法。而深度学习也适用于文本分类，且分类效果同样表现良好。

三.文本聚类

数据预处理之后是文本挖掘的关键部分，即文本聚类。电力文本聚类是非监督分类，不具备标签信息，自动分类文本。而文本数据在特征提取与向量化之后，聚类过程与机器学习聚类过程相同。常用聚类算法包含划分法、层次法、图论聚类法等等，相应代表算法即K-Means算法、DBSCAN算法等。