中国数学家、语言学家周海中教授曾在经典论文《机器翻译五十年》中指出:要提高机译的质量,首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题;单靠若干程序来做机译系统,肯定是无法提高机译质量的;另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下,机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。最早的自然语言理解方面的研究工作是机器翻译。1949年,美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。20世纪60年代,国外对机器翻译曾有大规模的研究工作,耗费了巨额费用,但人们当时显然是低估了自然语言的复杂性,语言处理的理论和技术均不成热,所以进展不大。主要的做法是存储两种语言的单词、短语对应译法的大辞典,翻译时一一对应,技术上只是调整语言的同条顺序。但日常生活中语言的翻译远不是如此简单,很多时候还要参考某句话前后的意思。大约90年代开始,自然语言处理领域发生了巨大的变化。这种变化的两个明显的特征是:(1)对系统输入,要求研制的自然语言处理系统能处理大规模的真实文本,而不是如以前的研究性系统那样,只能处理很少的词条和典型句子。只有这样,研制的系统才有真正的实用价值。(2)对系统的输出,鉴于真实地理解自然语言是十分困难的,对系统并不要求能对自然语言文本进行深层的理解,但要能从中抽取有用的信息。例如,对自然语言文本进行自动地提取索引词,过滤,检索,自动提取重要信息,进行自动摘要等等。同时,由于强调了“大规模”,强调了“真实文本”,下面两方面的基础性工作也得到了重视和加强。(1)大规模真实语料库的研制。大规模的经过不同深度加工的真实文本的语料库,是研究自然语言统计性质的基础。没有它们,统计方法只能是无源之水。(2)大规模、信息丰富的词典的编制工作。规模为几万,十几万,甚至几十万词,含有丰富的信息(如包含词的搭配信息)的计算机可用词典对自然语言处理的重要性是很明显的。