自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing, NLP）的內(nèi)容和方法包括以下幾個(gè)方面：

1. 語(yǔ)言模型：對(duì)自然語(yǔ)言的語(yǔ)言學(xué)規(guī)則進(jìn)行建模，例如語(yǔ)法、語(yǔ)義、詞匯等方面，以便計(jì)算機(jī)能夠理解和生成語(yǔ)言。

2. 分詞：將連續(xù)的自然語(yǔ)言文本劃分成有意義的語(yǔ)言符號(hào)序列，例如漢語(yǔ)的分詞就是將一句話劃分成若干個(gè)詞。

3. 詞性標(biāo)注：對(duì)自然語(yǔ)言文本中的每個(gè)詞進(jìn)行詞性標(biāo)注，例如詞性為名詞、動(dòng)詞、形容詞等。

4. 命名實(shí)體識(shí)別：識(shí)別自然語(yǔ)言文本中的人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等特定實(shí)體。

5. 語(yǔ)義角色標(biāo)注：識(shí)別自然語(yǔ)言文本中的謂詞和它們對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義角色，例如主語(yǔ)、賓語(yǔ)、時(shí)間、地點(diǎn)等。6. 消歧：通過(guò)上下文等信息對(duì)自然語(yǔ)言文本中的一詞多義、多詞同形等歧義問(wèn)題進(jìn)行消解。

7. 情感分析：對(duì)自然語(yǔ)言文本中表達(dá)的情緒、態(tài)度等信息進(jìn)行分析。

8. 機(jī)器翻譯：將一種語(yǔ)言的自然語(yǔ)言文本自動(dòng)翻譯成另一種語(yǔ)言的自然語(yǔ)言文本。

9. 文本分類(lèi)：將自然語(yǔ)言文本根據(jù)主題、類(lèi)型等進(jìn)行分類(lèi)。

10. 文本生成：根據(jù)規(guī)則、模板、語(yǔ)言模型等生成自然語(yǔ)言文本。這些內(nèi)容和方法都是為了讓計(jì)算機(jī)能夠更好地處理自然語(yǔ)言，從而實(shí)現(xiàn)語(yǔ)言的理解、生成、翻譯、分類(lèi)等任務(wù)。