随着科技的不断进步和发展，我们的生活逐步变得更加数字化和信息化。在这个进程中，人工智能技术也变得愈来愈重要。人工智能技术以其强大的数据处理和分析能力，成为平常生活和工作中不可或缺的角色。在人工智能技术的利用中，机器学习技术是其中最重要的一种。本文就机器学习技术利用于自然语言处理中的研究进行探究。

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是指计算机科学与人工智能领域中的一种交叉学科，目的是使计算性能够理解，解释和生成自然语言（如英语、中文等）的技术。在NLP中，机器学习技术被广泛利用于处理自然语言的各个方面。 由于在NLP的进程中触及到海量的语言数据，机器学习能够以更快的速度和更高的准确率进行处理和分析。机器学习可以分为监督学习和无监督学习两种方式。监督学习是通过训练数据集中的输入和输出样本，让计算机学习和预测新的输入数据的输出。而无监督学习则是通过对数据进行聚类和分类，来发现数据之间的内在联系和模式。

在自然语言处理的利用场景中，机器学习技术有丰富的用武之地。机器学习可用于文本分类、情感分析、自动摘要、问答系统、机器翻译等任务。例如，作为文本分类中的一项任务，垃圾邮件过滤就是利用机器学习算法进行处理。通过ai的算法，可以建立垃圾邮件过滤器，从一堆电子邮件中自动辨认并隔离垃圾邮件。 相应地，情感分析是指使用机器学习算法来分析文本中的情感信息，例如积极或消极情绪。 通过情感分析，可以对客户意见和反馈进行了解，和帮助营销人员更好地了解消费者的心理和需求。另外，自动摘要和问答系统也是NLP的两大研究方向。自动摘要是指自动将文本中的内容摘要成为几个简短的句子，以方便理解。问答系统则是通过NLP技术实现对用户发问的自然语言进行处理和回答。

总的来讲，机器学习技术作为一种强大的数据处理和分析工具，在自然语言处理领域中有着广泛的利用。它不但在各个行业中都有侧重要的作用，而且为我们的平常生活带来了方便和效力。但是，在使用机器学习技术时，我们需要谨慎地处理数据集，避免数据倾斜和算法漏洞等问题。我们需要不断地优化和更新算法，以提高机器学习在NLP中的利用效果和准确率。