自然語言是人類獨有的智慧結(jié)晶。自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向，旨在研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。用自然語言與計算機進行通信，有著十分重要的實際應用意義，也有著革命性的理論意義。由于理解自然語言，需要關于外在世界的廣泛知識以及運用操作這些知識的能力，所以自然語言處理，也被視為解決人工智能完備（AI-complete）的核心問題之一。對自然語言處理的研究也是充滿魅力和挑戰(zhàn)的。
      自然語言處理的困難關鍵在于消除歧義問題，如詞法分析、句法分析、語義分析等過程中存在的歧義問題，簡稱為消歧。而正確的消歧需要大量的知識，包括語言學知識（如詞法、句法、語義、上下文等）和世界知識（與語言無關）。由于歧義的存在給自然語言處理帶來兩個主要困難。
      首先，當語言中充滿了大量的歧義，分詞難度很大，同一種語言形式可能具有多種含義。特別是在處理中文單詞的過程中，由于中文詞與詞之間缺少天然的分隔符，因此文字處理比英文等西方語言多一步確定詞邊界的工序，即“中文自動分詞”任務。通俗地說就是要由計算機在詞與詞之間自動加上分隔符，從而將中文文本切分為獨立的單詞。例如 “昨天有沙塵暴”這句話帶有分隔符的切分文本是“昨天|有|沙塵暴”。自動分詞處于中文自然語言處理的底層，意味著它是理解語言的第一道工序，但正確的單詞切分又需要取決于對文本語義的正確理解。這形成了一個“雞生蛋、蛋生雞”的問題，成為自然語言處理的第一條攔路虎。
　　除了在單個詞級別分詞和理解存在難度外，在短語和句子級別也容易存在歧義。例如 “出口冰箱”可以理解為動賓關系（從國內(nèi)出口了一批冰箱），也可以理解為偏正關系（從國內(nèi)出口的冰箱）；又如在句子級別，“做化療的是她的媽媽”可以理解為她媽媽生病了需要做化療，也可以理解為她媽媽是醫(yī)生，幫別人做化療。
　　其次，消除歧義所需要的知識在獲取、表達以及運用上存在困難。由于語言處理的復雜性，合適的語言處理方法和模型難以設計。在試圖理解一句話的時候，即使不存在歧義問題，我們也往往需要考慮上下文的影響。所謂的“上下文”指的是當前所說這句話所處的語言環(huán)境，包括說話人所處的環(huán)境，或者是這句話的前幾句話或者后幾句話等。以“小A打了小B，因此我懲罰了他”為例。在其中的第二句話中的“他”是指代“小A”還是“小B”呢？要正確理解這句話，我們就要理解上句話“小A打了小B”意味著“小A”做得不對，因此第二句中的“他”應當指代的是“小A”。由于上下文對于當前句子的暗示形式是多種多樣的，因此如何考慮上下文影響問題是自然語言處理中的主要困難之一。
　　此外，正確理解人類語言還要有足夠的背景知識，特別是對于成語和歇后語的理解。比如在英語中“The spirit is willing but the flesh is weak.”是一句成語，意思是“心有余而力不足”。但是曾經(jīng)某個機器翻譯系統(tǒng)將這句英文翻譯到俄語，然后再翻譯回英語的時候，卻變成了“The Voltka is strong but the meat is rotten.”，意思是“伏特加酒是濃的，但肉卻腐爛了”。導致翻譯偏差的根本問題，在于機器翻譯系統(tǒng)對于英語成語并無了解，僅僅是從字面上進行翻譯，結(jié)果失之毫厘，謬之千里。
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