计算机表达自然语言主要依赖于自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）技术。NLP是一种使计算机能够理解、解释和生成自然语言的技术，它涉及到多个学科领域，包括语言学、计算机科学和人工智能。
文本预处理
分词：将句子分解为单词或词组。
去除停用词：删除在分析中不重要的常用词。
词干提取和词形还原：将单词归一化，减少形态变化对分析的影响。
向量化
词袋模型（Bag of Words）：忽略单词顺序，将文本表示为词频的向量。
TF-IDF：考虑单词的频率和在文档中的重要性来生成向量表示。
词嵌入（Word Embeddings）：如Word2Vec、GloVe，通过深度学习将单词映射到高维空间，捕捉语义关联。
模型训练
监督学习：如分类问题中使用SVM、逻辑回归等算法。
深度学习：使用LSTM、CNN和Transformer架构等现代神经网络模型，处理复杂的语言任务。
生成模型：生成模型能够自动生成自然语言文本。
自然语言处理库
NLTK（Natural Language Toolkit）：Python中最受欢迎的NLP库之一，广泛应用于语言处理的各个领域。
Open Interpreter：一个自然语言接口，允许大型语言模型（LLMs）在本地环境中运行代码，支持Python、JavaScript、Shell等多种语言。
通过这些技术和方法，计算机可以自动翻译不同语言之间的文本或语音，或者自动识别和分析大量的文本数据，从而为人们的生活和工作带来更多的便利和效益。