（以下為臨時文案，您可自由進行更換）自（zì）然語言處理是計算機科學領域與人（rén）工（gōng）智能領域中（zhōng）的一個重要方向。它研究（jiū）能實現人與計算機之間用自然（rán）語言進行（háng）有效通信的各種理論和方法。自然語言處理是一門（mén）融語言學、計算（suàn）機科學、數學於一體的（de）科學。因此，這一領（lǐng）域的研究將涉及（jí）自然語言，即人們日（rì）常（cháng）使用的語言，所以它與語言學（xué）的研（yán）究有（yǒu）著密切的（de）聯係，但又有重要的區別。自然（rán）語（yǔ）言處理並不是一般地研究自然語言，而（ér）在於研（yán）製能有效地（dì）實（shí）現自然語言（yán）通信的計算機係統，特別是其中的軟件係統。因而它是計算機科學（xué）的一部分。
自然（rán）語（yǔ）言處理（NLP）是（shì）計算（suàn）機科學，人工智能，語言學關注計算機和人類（自然）語言之間的相互作用的領域。

語言是人類區別其他（tā）動物的（de）本質特性。在所有生物中，隻有人類才具有語（yǔ）言（yán）能力。人類的多種智（zhì）能都與語言（yán）有著密切的關係。人類的邏輯思維以語（yǔ）言為形式，人類（lèi）的（de）絕大部分知識也是（shì）以語言（yán）文字的形式記載和流傳下來的。因而，它也是人工（gōng）智能的一個重（chóng）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（lái）所追求的（de）。因為它既有明顯（xiǎn）的（de）實際意義，同時也（yě）有（yǒu）重要的理論意義（yì）：人們可以用自己較習慣的語言來使用計算機，而無（wú）需（xū）再（zài）花大量的時間和精力去學習不很自然和習慣的（de）各種（zhǒng）計算機語言；人（rén）們也可通過它進一步了解人類的語言能力（lì）和智能的機製。
實現人機間自然語言通信意味著要使計算機既能理解自然（rán）語言文本的意義，也能以自然語言文本來表達給定的意圖、思（sī）想等。前者稱為（wéi）自然語言理解，後者稱（chēng）為自然語言生成。因此，自然語言處理大體包括了自（zì）然語言理解和（hé）自然語言生（shēng）成兩個部分。曆史上對自然語言理解研究得較多，而對自然（rán）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，還是自然語言生成，都（dōu）遠不（bú）如人們原（yuán）來想象的那麽簡單，而是**困難的。從現有的理論和技術現狀看，通用的、高質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（dìng）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（xiē）已商品化，甚至開始產（chǎn）業化。典型的例子有：多語種數據庫和專（zhuān）家係統的自然語言接口、各種機器翻（fān）譯係統、全（quán）文（wén）信息檢索係（xì）統、自動文摘係（xì）統等。
自然語言處理，即實現人機間自然（rán）語言通信（xìn），或（huò）實現自然語言（yán）理解和自然語言生成是**困難的。造成（chéng）困難的根本原因是自然語言文本和對話的各個（gè）層次上廣泛存在的各種各樣的歧義（yì）性或多義性（ambiguity）。
一個中文文本從形式上看是由漢字（包括（kuò）標點（diǎn）符號等（děng））組（zǔ）成的一個字符串。由字可組成詞，由詞可組成詞組，由詞組可組成句子，進而由一些（xiē）句（jù）子組成段、節、章、篇。無論在上述（shù）的各種層次（cì）：字（符）、詞、詞組、句子、段，……還是在下一層（céng）次向上一層次（cì）轉變（biàn）中都存在著歧（qí）義和（hé）多義現象，即形式上一樣（yàng）的（de）一段字符串，在不同的（de）場景或不同的語境下，可以（yǐ）理解成不同的詞串、詞組串（chuàn）等，並有（yǒu）不同的意義。一般（bān）情況下，它（tā）們中的大多數都是可以根據相應的語境和場景的規定而得到解決的。也就是說，從總體上說，並不存在歧義。這也就是（shì）我們平時並不感（gǎn）到自然語言歧義，和能用自然語言進行正（zhèng）確交流的原因。但是一方麵，我（wǒ）們也看（kàn）到，為了消（xiāo）解歧義，是需要極其大量的知識和進行推理的（de）。如何將這些知識較完整地加以收集和整（zhěng）理出來（lái）；又如何（hé）找到合適的（de）形式，將它們（men）存入計算機係統中去；以及如何（hé）有效地利（lì）用它們（men）來（lái）消除歧義，都是工作量極大（dà）且**困（kùn）難的工作。這不是少數人短時期內可以完成的，還有待（dài）長期的、係統的工作。
以上說的是，一個中文文本或一個（gè）漢字（含標點符號等）串可能有多個含義。它是自然語言理解中的主要困難和障礙。反過（guò）來，一個相（xiàng）同或相近的意義同樣可以用多個中文文本或多個漢字串來表（biǎo）示。
因此（cǐ），自然語言的形式（字符串）與其意義（yì）之間（jiān）是一（yī）種多對多的關係。其實這也正是自然語言的魅力所在。但從計算機處理的角度看，我們必須消除歧義，而且有（yǒu）人認為它正是自然語言理解中的中心（xīn）問題（tí），即要把帶有潛在歧義的自然語言輸入轉換成某（mǒu）種無歧義的計算機內部（bù）表示。
歧義現象的廣泛存在使得消（xiāo）除它們需要大量的知識和推理，這就給基於（yú）語言學的方法、基於知識（shí）的方法帶來（lái）了巨大的困（kùn）難，因而以這些方法為（wéi）主流的自然語言（yán）處理（lǐ）研究幾十年來一方麵（miàn）在理論和方法方麵取得了很多成就，但在能處理大規模真實文本（běn）的係（xì）統研製方麵，成績並不顯著。研製的一些係統大多（duō）數是小規模的、研究性的演示係統。
目前存在（zài）的問題有兩個方麵：一方麵，迄今（jīn）為止的語法都（dōu）限於（yú）分析一個孤立的句子，上下文（wén）關（guān）係（xì）和談話環（huán）境對（duì）本句的約束和影響（xiǎng）還缺乏係統的研究，因此分析歧（qí）義、詞（cí）語省略、代詞所（suǒ）指、同一句話在不同場合或由不同的人說出來所具有的不同含（hán）義等問題，尚無明確規律可循，需要加強語用學的研究才能逐步（bù）解決。另一方麵（miàn），人（rén）理解一個句子不是單憑（píng）語（yǔ）法，還運用了大量的有關知識，包括（kuò）生活知識（shí）和（hé）專門知識，這些知識無法全部貯存在計算機裏。因此一個書麵理解係統隻能建立在有限的詞匯、句型（xíng）和特定的主題（tí）範圍內（nèi）；計（jì）算機的貯（zhù）存量和運轉速度大大提高之後，才有可能適當擴（kuò）大（dà）範圍.
以上存在的問題成為自然語言理（lǐ）解在機（jī）器翻譯（yì）應用中的主要難題，這也就是當（dāng）今機器翻譯係統（tǒng）的譯（yì）文質量離理（lǐ）想目標仍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（zhōng）教授曾（céng）在**論文《機器翻譯五十年》中指出：要提高（gāo）機譯的（de）質量，首先要解決的是語言本身問題而不是程序設計問題；單靠若幹程序來做機譯係統（tǒng），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何進行語（yǔ）言的模糊識別和邏輯判斷的情況下，機譯（yì）要想達到“信、達、雅”的程度是不可能的。