（以（yǐ）下為臨時文案，您可自由進行更換）自然語言處理是計算機（jī）科學領（lǐng）域與人工智能領（lǐng）域中的一個重要方向。它研究能實（shí）現人與計算機之間用自然（rán）語言進行有效（xiào）通信的各種理論和方法（fǎ）。自（zì）然語言處理是一門融語言學、計（jì）算機科學、數學於一（yī）體的科學。因此，這一領域的研究將涉及自然（rán）語言，即人們日常使用的語言，所以它與語言學（xué）的研究有著密切的聯係（xì），但又有重要的區別。自然語言處理並不是一般地研究自然語言，而在於研製能有效地實現自然語言通信（xìn）的計算機（jī）係統，特別是其中的軟件係統。因而它是計算機科學的一部分。
自然語（yǔ）言處理（NLP）是計算機科學，人工智能，語言學（xué）關注計算機和人類（自然）語言（yán）之（zhī）間的相互作用的領（lǐng）域。

語言（yán）是人（rén）類區別（bié）其他動物的本質特性。在所有生物中，隻有人類才具有語言能力。人（rén）類的多種智能都與語言有著密切的關係。人類的邏輯（jí）思維以（yǐ）語言為形式，人類的絕大部分（fèn）知識也是（shì）以語言文字的形式記載和流傳下來的。因而，它也（yě）是人工智能的一個重要，甚至核心部分。
用自然語言與計算機進行（háng）通信，這是人們長期以來所追（zhuī）求（qiú）的。因為它既有明顯的實際意義，同（tóng）時也有重要的理論意義：人們可以用自己較習慣（guàn）的語（yǔ）言來（lái）使用計算機，而無需再花大（dà）量的時間和（hé）精力去學習不很自（zì）然和習慣的各種計（jì）算機語言；人們也可通過它進（jìn）一步了解人類的語言能力和智能的機製。
實現（xiàn）人機間自然語言通信意（yì）味著要使計算機既（jì）能理解自然語言文本的意義，也能以自然語言文本來（lái）表達給定的意圖、思想等。前者（zhě）稱為自然語言理解，後者稱為自然語言生成。因此，自然（rán）語言處理大（dà）體包括了自然語言理（lǐ）解和自然語言生成兩（liǎng）個部分。曆史上（shàng）對自然語（yǔ）言理解研究得較多，而對自然語言生成研究得較少。但這種狀況已有所改變。
無論實現自然語言理解，還是自（zì）然語言生（shēng）成，都遠不如人（rén）們原來想象的那麽簡單，而是**困難的。從現有的理論和（hé）技術現狀看，通用的、高質（zhì）量的自然語言處理係統，仍然是較長期的努力目標，但是針對一定應用，具有相當自然語言處理能力的實用係統已經出現，有些已商品化，甚至開始產業化。典型的例子有：多語種數據庫和專家係統的自然語（yǔ）言接口、各種機器（qì）翻譯係統、全文（wén）信息檢（jiǎn）索係統（tǒng）、自動文摘係統等。
自然語言處理，即實現人（rén）機間自（zì）然語言通信，或（huò）實現自然語言理解和自然語言生成（chéng）是**困難的。造成困難的（de）根（gēn）本原（yuán）因是自然語言文（wén）本和（hé）對話（huà）的各個層次上廣泛存在的各種各樣的歧義性或多（duō）義性（ambiguity）。
一個中文文本從形（xíng）式上看是由漢字（zì）（包括標點符（fú）號等）組成的一個字符串。由字（zì）可組成詞，由詞可組（zǔ）成詞組，由詞組可組成句子，進而由一些句子組成段、節（jiē）、章、篇。無論在（zài）上述的各種層次：字（符）、詞、詞組、句（jù）子、段，……還是在下一層次向上一層（céng）次轉變中都存在著歧義和（hé）多義現（xiàn）象，即形（xíng）式上一樣的一段字符串，在不同（tóng）的場景（jǐng）或不同（tóng）的語境下，可以理（lǐ）解（jiě）成不同的詞串、詞組串等，並有不同的意義。一般情況下（xià），它們中的大多數（shù）都是可以根據相應的語境（jìng）和場景的規定而得到解決的。也就是說，從總體（tǐ）上說，並不存在歧義。這也就是我們平時並不感到自然語言歧義，和（hé）能（néng）用自然（rán）語言（yán）進（jìn）行正（zhèng）確交流的原因。但（dàn）是一方麵，我們也看（kàn）到，為了消解歧義，是需要極其大量的知識和進行推（tuī）理的。如何將（jiāng）這些（xiē）知識較完整地加以（yǐ）收集和整理出來；又如何（hé）找到合適（shì）的形式，將它們存入計算（suàn）機係（xì）統中去；以及如何有效地利用它們來消除歧義，都是工作量極大且（qiě）**困難的工作。這不是（shì）少數人短時期內可以完成的，還有待長期的、係統的工作。
以上說的是，一（yī）個中文文本或一（yī）個漢字（含標點符號等）串可能有多個含義。它是自然語言理解（jiě）中（zhōng）的主要（yào）困難和障礙。反過來，一個相同或相近的意義（yì）同樣可以用多個中文文本或多個漢字串來表示。
因此，自然語言的形式（字（zì）符串）與其意義之間是一種多對多（duō）的關係。其（qí）實這也正是自然語言的魅力所在（zài）。但從計算機處理的角度看，我（wǒ）們必須消除歧義，而且有人認為它正是（shì）自然語（yǔ）言理（lǐ）解中的中心問題，即要把帶有潛在歧義（yì）的自然語言輸入轉換成某（mǒu）種無歧義的計算機內部表示。
歧義（yì）現象的廣泛存（cún）在使得消除它們需要大量的知識和推理，這就給基於（yú）語言學的方（fāng）法、基於知識的方法帶來了巨大（dà）的困難，因而以這（zhè）些方法（fǎ）為主流的自然語言處（chù）理研（yán）究幾十年來一方麵在理論和方法方麵取（qǔ）得了很多成（chéng）就（jiù），但在（zài）能（néng）處理（lǐ）大（dà）規模真實文（wén）本的係統（tǒng）研製方麵（miàn），成績並不顯著。研製的一些係（xì）統大多數是小規模的、研究性的演示係統。
目前存在的問題有兩個方麵：一方麵，迄今為止的（de）語法都限於分析一個孤立的句子，上下（xià）文關（guān）係和談話環境對本句的約束（shù）和影響還缺乏（fá）係統的研究，因此分析歧義、詞語省略、代（dài）詞所指、同一句（jù）話在不同場合或由（yóu）不同的人說出來所具有的不（bú）同含（hán）義等問題，尚無明確（què）規律可循，需要加強（qiáng）語用學（xué）的研究才能逐步解決。另一方（fāng）麵，人理解一（yī）個句子不是單憑語法，還運用了大量的有關知識，包括生活知識和專門知識，這些知識無法全（quán）部貯存在計算機裏。因此一（yī）個書麵理解係統隻能建立在（zài）有限（xiàn）的詞匯、句型和特定的（de）主題範圍內；計算機的（de）貯存量和運轉速（sù）度大大提高之（zhī）後，才有可能（néng）適當擴大範圍（wéi）.
以（yǐ）上存在的問題成為自然語言理解在機器翻譯應用中的主要難題，這也就是（shì）當今機器翻譯（yì）係（xì）統的譯文質量離理想目標仍（réng）相差甚遠的原因之一；而譯文質量是機譯係統成敗的關鍵。中國數學家、語言學家周海中教授曾在**論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高機譯（yì）的質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單（dān）靠若幹程序來做機（jī）譯係統，肯定是無法提高機譯質量的；另外在人類尚未明了大腦是如（rú）何進行語言的模糊識別（bié）和邏輯判斷的情況下，機譯要想達到“信（xìn）、達、雅”的程度是不可能的。