1、研究方向部分
关于NLP的应用场景与领域我一直没有概念，翻博客，听视频，也都是东一榔头，西一棒槌的瞎鼓捣。我自己对于NLP的应用理解主要分为三部分：
（1）基础功能部分：句法语义分析
这部分是属于NLP处理的基础部分，是一般NLP任务的首要处理问题，关于NLP的相关应用，起点都是从词法、句法开始的，这里的句法语义分析主要包括：
分词、词性标记、命名实体识别、句法分析、语义角色识别、多义词消岐
（2）基础上层应用：
这里的应用，我理解为建立在（1）部分的综合性应用，包括信息抽取和文本挖掘
信息抽取：从给定文本中抽取重要信息
文本挖掘：包括文本聚类、分类、信息抽取、摘要、情感分析以及对挖掘的信息和知识的可视化，交互式界面
（3）实体应用
这里描述的是NLP技术主要应用在哪些成熟的现实应用，如
信息检索：（来自百科）
智能信息检索系统应具有如下的功能：
（1） 能理解自然语言，允许用自然语言提出各种询问；
（2） 具有推理能力，能根据存储的事实，演绎出所需的答案;
（3） 系统具有一定常识性知识，以补充学科范围的专业知识。系统根据这些常识，将能演绎出更一般的一些答案来。
实现这些功能要应用人工智能的方法
机器翻译：机器翻译，又称为自动翻译，是利用计算机将一种自然语言(源语言)转换为另一种自然语言(目标语言)的过程。它是计算语言学的一个分支，是人工智能的终极目标之一，具有重要的科学研究价值。
问答系统：问答系统(Question Answering System, QA)是信息检索系统的一种高级形式，它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。
对话系统：对话系统的定义就是能与人进行连贯对话的计算机系统。从另一个角度来理解，对话系统让一种新的人机交互方式成为可能，即基于对话的交互（CUI：Conversational User Interface）。