自然语言处理,即实现人机间自然语言通信,或实现自然语言理解和自然语言生成是十分困难的。造成困难的根本原因是自然语言文本和对话的各个层次上广泛存在的各种各样的歧义性或多义性(ambiguity)。一个中文文本从形式上看是由汉字(包括标点符号等)组成的一个字符串。由字可组成词,由词可组成词组,由词组可组成句子,进而由一些句子组成段、节、章、篇。无论在上述的各种层次:字(符)、词、词组、句子、段,……还是在下一层次向上一层次转变中都存在着歧义和多义现象,即形式上一样的一段字符串,在不同的场景或不同的语境下,可以理解成不同的词串、词组串等,并有不同的意义。一般情况下,它们中的大多数都是可以根据相应的语境和场景的规定而得到解决的。也就是说,从总体上说,并不存在歧义。这也就是我们平时并不感到自然语言歧义,和能用自然语言进行正确交流的原因。但是一方面,我们也看到,为了消解歧义,是需要极其大量的知识和进行推理的。如何将这些知识较完整地加以收集和整理出来;又如何找到合适的形式,将它们存入计算机系统中去;以及如何有效地利用它们来消除歧义,都是工作量极大且十分困难的工作。这不是少数人短时期内可以完成的,还有待长期的、系统的工作。以上说的是,一个中文文本或一个汉字(含标点符号等)串可能有多个含义。它是自然语言理解中的主要困难和障碍。反过来,一个相同或相近的意义同样可以用多个中文文本或多个汉字串来表示。因此,自然语言的形式(字符串)与其意义之间是一种多对多的关系。其实这也正是自然语言的魅力所在。但从计算机处理的角度看,我们必须消除歧义,而且有人认为它正是自然语言理解中的中心问题,即要把带有潜在歧义的自然语言输入转换成某种无歧义的计算机内部表示。