最佳的自然语言处理（NLP）解决方案遵循五个步骤来分析书面和口头语言。理解这些步骤，以便在你的文本和语音应用中有效地使用NLP。
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词汇分析
词汇表描述了构成语言的可理解词汇。词汇分析将语言解密并分割成单元——或词汇素——如段落、句子、短语和单词。NLP算法将单词分类为词性（POS）并将词汇素分割成词素——你不能再进一步分割的有意义的语言单元。有2种类型的词素：
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*词素独立地作为单词起作用（如“cow”和“house”）。 -
黏着词素构成更大的单词。单词“unimaginable”包含词素“un-”（一个表示否定语境的黏着词素）、“imagine”（整个单词的*词素根）和“-able”（一个表示词根能力的黏着词素）。
例如，在对上一段进行词汇分析时，分析将第一句话隔离并分割成词汇素短语，如“the understandable vocabulary that makes up a language”。此分析进一步将短语分割成单词词汇素，如“vocabulary”和“language”，将两者分类为名词词性。然后，分析得出*词素，如“words”、“vocabulary”和“understand-”，以及黏着词素，如“-able”。
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句法分析
句法描述了语言的单词和短语如何排列形成句子。句法分析检查单词排列是否符合语法。
例如，句子“Dave wrote the paper”通过了句法分析检查，因为它在语法上是正确的。相反，句法分析将像“Dave do jumps”这样的句子分类为句法错误。
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语义分析
语义学描述了单词、短语、句子和段落的含义。语义分析试图理解单个语言选择的字面意义，而不是句法正确性。然而，语义分析不会检查选择前后的语言数据以澄清其含义。
例如，“Manhattan calls out to Dave”通过了句法分析，因为它是一个语法正确的句子。然而，它未能通过语义分析。因为曼哈顿是一个地方（不能字面上叫人），句子的意思没有意义。
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话语整合
话语描述了两个或更多人之间的交流。话语整合分析之前的单词和句子以理解模糊语言的含义。
例如，如果一句话读作“Manhattan speaks to all its people”，紧接着的下一句话读作“It calls out to Dave”，话语整合检查第一句话的上下文以理解后一句话中的“It”指的是曼哈顿。
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语用分析
语用学描述了语言的预期含义。语用分析试图推导出语言的预期——而不是字面——含义。
例如，语用分析可以揭示“Manhattan speaks to all its people”的预期含义。像神经网络这样的方法评估上下文以理解这句话不是字面上的，大多数人不会这样理解。语用分析推断这句话是人们与地方情感联系的隐喻。