自然语言处理（NLP）是人工智能领域中一门重要的技术，涉及对人类语言的理解、生成和处理。其基础知识主要包括以下几个方面：

1. 语言学基础：NLP的基础之一是语言学知识。这包括语法、句法、语义等语言结构和规则。了解语言的构成和规律有助于更好地分析和处理文本数据。

2. 文本表示：在NLP中，文本通常需要以计算机能够处理的形式进行表示。常见的文本表示方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入（Word Embeddings）等。

3. 分词与词性标注：文本处理的第一步通常是将连续的文本序列切分成词汇单位，即分词。而词性标注则是为每个词汇赋予相应的词性，如名词、动词等。

4. 句法分析：句法分析是指对句子的结构和语法关系进行分析。通过句法分析可以揭示句子中各个成分之间的依存关系，帮助理解句子含义。

5. 语义分析：语义分析旨在理解文本的意义和内涵。这包括词义消歧、指代消解、情感分析等任务，能够让计算机更深入地理解文本背后的含义。

6. 信息抽取与知识图谱：信息抽取是从文本中提取出结构化信息的过程，例如实体识别、关系抽取等。知识图谱则是将这些结构化信息组织成图谱，帮助机器更好地理解和推理知识。

7. 机器翻译与问答系统：机器翻译是利用NLP技术将一种语言翻译成另一种语言的过程，而问答系统则致力于从问题中提取信息，并给出相关回答。这两个方面展示了NLP在语言交流和理解方面的应用。

总的来说，自然语言处理的基础知识涵盖了从语言学基础到文本处理、语义分析和应用等多个方面。掌握这些基础知识是理解和应用NLP技术的重要前提，也是开展相关研究和工作的基础。