自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学、人工智能和语言学领域的交叉学科，目标是通过机器学习和深度学习技术，让计算机能够理解和处理人类的自然语言，以执行各种任务，例如文本分类、情感分析、机器翻译等[1]。
NLP 在搜索引擎优化（SEO）中的应用能够提高搜索结果的相关性和准确性，改善用户的搜索体验。它通过更好地理解用户的查询意图，扩展查询和处理同义词，分析查询的上下文以提供个性化搜索结果，识别查询中的实体和概念以进行精确匹配，以及分析查询和文档的情感倾向以满足用户情绪状态等方式实现[3]。
NLP 技术的一种实践方法是使用预训练的 BERT 大型模型来实现问答系统。BERT 是一种先进的自然语言处理模型，预训练好的模型能够理解和处理自然语言文本，从而回答用户提出的问题[9]。
在模型性能的提升过程中，出现了 LLMOps（大型语言模型运营）这一角色。LLMOps 关注模型部署、监控和优化的各个环节，确保模型的高效、稳定运行，并持续提供高质量的输出[4]。
然而，NLP 模型仍存在一些问题，例如在中文环境下会出现的歧义消解问题。为了解决这类问题，研究者们开发了基于数据驱动的算法和模型，通过收集和分析大量的真实世界数据，提高模型的准确性和鲁棒性[2]。