「"time-flies"(時バエ)という種類の昆虫は1つの矢を好む」この解釈には集合的な解釈と個別的解釈がありうる。英語では特に語形変化による語彙の区別をする機能が弱いため、このような問題が大きくなる。英語も含めて、形容詞と名詞の修飾関係の曖昧さもある。school"(かわいい小さな少女の学校)という文字列があるとする。タイ語といった言語は単語のわかち書きをしない。そのため、単語の区切りを特定するのにテキストの解析が必要となり、それは非常に複雑な作業となる。おいて、文字を表す音は前後の音と混じっているのが普通である。従って音声から文字を切り出すのは、非常に難しい作業となる。音声言語では単語と単語の区切りも(音としてのみ見れば)定かではなく、文脈や文法や意味といった情報を考慮しないと単語を切り出せない。多くの単語は複数の意味を持つ。従って、特定の文脈においてもっともふさわしい意味を選択する必要がある。自然言語の構文(構文規則)は曖昧である。1つの文に対応する複数の構文木が存在することも多い。適切な解釈(構文木)を選択するには、意味的情報や文脈情報を必要とする。主語の省略や代名詞の対応などの問題(照応解析)。音声におけるアクセントのばらつき。おける誤りの認識など。文章は文字通りに解釈できない場合がある。salt?"(塩をとってもらえますか?)という問いに対する答えは、塩を相手に渡すことである。確率論的あるいは統計学的手法を使って、上述の困難さに何らかの解決策を与えようとするものである。長い文になればなるほど、従来型の自然言語処理では解釈の可能性の組合せが指数関数的に増大していき、処理が困難となる。起源は、人工知能の中でもデータからの学習を研究する分野である機械学習やデータマイニングといった分野である。自然言語処理の主な応用[編集]自然言語処理の応用技術として、以下のような技術が研究・実用化されている。(日時は個人設定で未設定ならばUTC)。表示-継承ライセンスの下で利用可能です。追加の条件が適用される場合があります。詳細は利用規約を参照してください。開発者Cookieに関する声明モバイルビュ。