要做到这一点需要几个层次的处理：词汇、句法、语义、语用……机器必须识别不同的词语、它们的属性（例如语法功能或含义）及其关系，以及掌握句子的含义和形成句子的特定语境。
这非常复杂，因为自然语言的特点是：
1）由于其歧义性，表现为一个词可以具有多种含义，并且一个句子可以有多种解释；
2）相反，由于其多变性，一个概念可以用几个同义词来表达，一个想法可以用不同的释义来表达；
3）由于一定程度的隐含性，即没有明确表达的内容。
人类拥有“背景”知识，这在大多数情况下使他们能够消除歧义并理解隐含的内容。而机器则不然。因此，自然 亚洲数据 语言处理中的“词汇消歧”是一个重大问题，解决这一问题将促进重要的进步！
尽管 NLP 领域仍有很大进步空间
但由于机器学习技术（尤其是基于人工神经网络的技术）的使用，已经取得了令人瞩目的进步，如今，机器学习技术调动了众多研究团队的努力。
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