自然言語処理(理解)における課題をいくつかの例を用いて示す。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。また、英語も含めて、形容詞と名詞の修飾関係の曖昧さもある。例えば、(かわいい小さな少女の学校)という文字列があるとする。他にも次のような課題がある。統計的自然言語処理.統計的自然言語処理は、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。そのような場合に統計的自然言語処理が効果を発揮する。コーパス言語学やマルコフ連鎖といった手法が使われる。統計的自然言語処理の起源は、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。主な応用.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。また、言語学への応用も考えられている。自然言語自然言語(しぜんげんご、)とは、言語学や論理学、計算機科学の専門用語で、「英語」・「中国語」・「日本語」といった「○○語」の総称。つまり普通の「言語」のこと。人間が意思疎通のために日常的に用いる言語であり、文化的背景を持っておのずから発展してきた言語。対義語は「人工言語」「形式言語」、すなわちプログラミング言語や論理式など。概要.人間がお互いにコミュニケーションを行うための自然発生的な言語である。形式言語との対比では、その構文や意味が明確に揺るぎなく定められ利用者に厳格な規則の遵守を強いる(ことが多い)形式言語に対し、話者集団の社会的文脈に沿った曖昧な規則が存在していると考えられるものが自然言語である。自然言語には、規則が曖昧であるがゆえに、話者による規則の解釈の自由度が残されており、話者が直面した状況に応じて規則の解釈を変化させることで、状況を共有する他の話者とのコミュニケーションを継続する事が可能となっている。