自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是人工智能和计算语言学的一个分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。NLP 涵盖了从文本分析到生成文本的广泛任务，其目标是让计算机能够像人类一样理解和交流。通过自然语言处理技术（NLP）理解文本的深层含义是一个复杂但非常重要的任务，涉及多个技术和步骤。其核心步骤包括：

1）词汇层面分析

词汇识别：首先要准确识别文本中的每个词汇。这对于处理一些有拼写变化、缩写、新词等情况的文本尤为重要。例如，将 “gonna” 识别为 “going to” 的口语化表达，以便后续更准确地理解语义。

词性标注：确定每个词汇的词性，如名词、动词、形容词等。比如在句子 “He quickly ran to the big house.” 中，标注出 “he” 是代词，“quickly” 是副词，“ran” 是动词，“big” 是形容词，“house” 是名词。词性标注有助于理解词汇在句子中的语法功能，进而辅助理解句子整体含义。

词义消歧：很多词汇有多种含义，需要根据上下文确定其在具体文本中的准确意思。例如 “bank” 一词，可能是 “银行” 的意思，也可能是 “河岸” 的意思。通过分析其前后词汇和句子整体情境来消歧，如 “The man walked along the bank of the river.” 这里的 “bank” 根据 “river” 就能确定是 “河岸” 的意思。

2）句法层面分析

句法解析：构建句子的句法结构，确定各个词汇之间的语法关系，比如主谓宾、定状补等关系。以句子 “The beautiful flower in the garden was picked by the little girl.” 为例，通过句法解析可以明确 “the beautiful flower” 是主语，“was picked” 是谓语，“by the little girl” 是状语等。这样能清晰把握句子的组织架构，为理解深层含义提供框架支持。

依存分析：确定词汇之间的依存关系，即哪个词汇在语法上依赖于其他词汇。比如在上述句子中，“beautiful” 依存于 “flower”，修饰它；“in the garden” 依存于 “flower”，说明其位置。依存分析能更细致地展现句子内部的逻辑联系。

3）语义层面分析

语义角色标注：为句子中的各个成分标注其扮演的语义角色，如施事者、受事者、工具、地点等。在 “The boy cut the cake with a knife in the kitchen.” 中，“the boy” 是施事者，“the cake” 是受事者，“a knife” 是工具，“in the kitchen” 是地点。通过语义角色标注可以深入理解事件发生的主体、对象、方式和地点等要素，把握文本所描述事件的全貌。

实体识别与关系抽取：识别出文本中的实体（如人物、地点、组织等），并抽取实体之间的关系。例如在新闻文本 “Apple announced a new iPhone model in California.” 中，识别出 “Apple” 是组织实体，“California” 是地点实体，且能抽取到 “Apple” 和 “California” 之间的 “announced in” 这种关系，有助于理解不同实体在文本情境中的相互作用和关联。

4）篇章层面分析

指代消解：解决文本中代词指代不明的问题。比如在一段文本中，前面提到了 “John”，后面出现 “He”，就需要通过分析上下文确定 “He” 指代的就是 “John”，从而保证对文本理解的连贯性。

篇章连贯分析：考察文本各部分之间的逻辑连贯关系，如因果、递进、转折