自然語言與人工（或人造）語言不同，前者是人類社會中自然形成的語言，人們借助其進行各種交際活動，如漢語、英語、俄語等；后者是通過人工設(shè)計創(chuàng)造出來的語言，如國際輔助語和計算機語言。自然語言是人類歷史長期發(fā)展而約定俗成的產(chǎn)物，比人工語言要復(fù)雜得多。 自然語言與人工語言有以下不同：①自然語言中充滿著歧義，而人工語言中的歧義則是可以控制的。②自然語言的結(jié)構(gòu)復(fù)雜多樣，而人工語言的結(jié)構(gòu)則相對簡單。③自然語言的語義表達千變?nèi)f化，迄今還沒有一種簡單而通用的途徑來描述它，而人工語言的語義則可以由人來直接定義。④自然語言的結(jié)構(gòu)和語義之間有著千絲萬縷的、錯綜復(fù)雜的聯(lián)系，一般不存在一一對應(yīng)的同構(gòu)關(guān)系，而人工語言則常常可以把結(jié)構(gòu)和語義分別進行處理，人工語言的結(jié)構(gòu)和語義之間有著整齊的一一對應(yīng)的同構(gòu)關(guān)系。

由于自然語言的這些獨特性質(zhì)，使得自然語言處理成為人工智能的一大難題。自然語言處理一般應(yīng)經(jīng)過四個方面的過程：①把需要研究的問題在語言學(xué)上加以形式化，建立語言的形式化模型，使之能以一定的數(shù)學(xué)形式，嚴密而規(guī)整地表示出來，這個過程可以叫作“形式化”。②把這種嚴密而規(guī)整的數(shù)學(xué)形式表示為算法，這個過程可以叫作“算法化”。③根據(jù)算法編寫計算機程序，使之在計算機上加以實現(xiàn)，建立各種實用的自然語言處理系統(tǒng)，這個過程可以叫作“程序化”。④對于所建立的自然語言處理系統(tǒng)進行評測，使之不斷地改進質(zhì)量和性能，以滿足用戶的要求，這個過程可以叫作“實用化”。

為了研究自然語言處理，不僅要有語言學(xué)方面的知識，而且還要有數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)方面的知識，因此自然語言處理就成了一門界乎語言學(xué)、數(shù)學(xué)和計算機科學(xué)之間的邊緣性的交叉學(xué)科，它同時涉及文科、理科和工科三大領(lǐng)域。 自然語言處理的目的在于建立各種自然語言處理系統(tǒng)，如機器翻譯系統(tǒng)、自然語言理解系統(tǒng)、信息自動檢索系統(tǒng)、信息自動抽取系統(tǒng)、文本信息挖掘系統(tǒng)、術(shù)語數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)、計算機輔助教學(xué)系統(tǒng)、語音自動識別系統(tǒng)、語音自動合成系統(tǒng)、文字自動識別系統(tǒng)等。 自然語言理解是自然語言處理的核心，其中包括語音和語符的自動識別以及語音的自動合成。語言之間的自動翻譯是一種高級的人工智能，涉及兩種或多種自然語言的理解和處理問題。上述項目都還處于研究實驗或初步應(yīng)用的階段。自然語言處理中智能較低的工作，如語料的統(tǒng)計、分類、檢索等，早已付諸應(yīng)用。

在自然語言處理的領(lǐng)域內(nèi)，計算語言學(xué)工作者所研究的只是它的一般理論和方法，以及與語文信息加工有關(guān)的基礎(chǔ)性工作。隨著計算機科學(xué)和語言學(xué)的發(fā)展，自然語言處理的條件將逐步改善，它的技術(shù)將逐步提高，同時，它所起的作用也會越來越大。 2018年后，自然語言處理進入了大語言模型（large language model，簡稱LLM）階段，基本形成了一套近乎完備的技術(shù)體系，包括詞嵌入、編碼器-解碼器的端對端語言模型、注意力機制、Transformer模型以及BERT預(yù)訓(xùn)練模型等。這一套技術(shù)體系有力地促進了自然語言處理在信息搜索、閱讀理解、機器翻譯、文本分類、智能問答、智能對話、網(wǎng)絡(luò)聊天、信息抽取、自動文摘、文本生成等重要領(lǐng)域的應(yīng)用，預(yù)示著自然語言處理將要開啟大規(guī)模工業(yè)化實施的時代。