人工智能已经成为我们日常生活的一部分——小度，文本和电子邮件自动更正，客服聊天机器人。它们都使用机器学习算法和自然语言处理(NLP，NaturalLanguageProcessing)来处理、“理解”人类语言，并对人类语言做出反应，包括书面和口头语言。
作为专业分析人类语言的人工智能分支，尽管自然语言处理和自然语言理解(NLU，NaturalLanguageUnderstanding)在计算单词和文本的能力方面不断取得巨大的飞跃，但人类语言是极其复杂、流畅和不一致的，这给自然语言处理带来了尚未完全克服的严重挑战。例如NLP如何自动理解和分析文本中的情感(积极的、中性的、消极的)。
自然语言处理领域的研究非常复杂。以下是使用NLP所面临的一些限制和问题:
l上下文词汇、短语和同音异义词
同义词
讽刺和挖苦
模棱两可
文本或讲话中的错误
俗语和俚语词汇的应用
领域特定语言
资源缺乏的语言
缺乏研发
上下文词汇、短语和同音异义词同样的单词和短语可能会根据句子的上下文而有不同的意思，很多词汇发音完全相同但意思完全不同。
例如:
这幅画很有意思。
如果你明白他的意思，就该意思意思。
这些对人类来说很容易理解，因为我们阅读了句子的上下文，我们理解了所有不同的定义。而且，虽然NLP语言模型可能已经学习了所有的定义，但在上下文中区分它们可能会遇到问题。
同音异义词——是指两个或两个以上汉语发音相同而定义不同的词语。如果不注意它们之间的差别，往往容易混淆。这对于问答和语音识别的应用程序来说可能会带来问题，因为它们不是以文本形式编写的。例如，“权利”和“权力”甚至有些场景下对人类也存在理解问题。
同义词因为我们用许多不同的词来表达同一个意思，同义词可以导致类似于语境理解的问题。此外，有些单词可能表达完全相同的意思，而有些可能只是程度的微妙差别(安静、宁静、平静、幽静、寂静)不同的人使用其个人词汇表中的同义词来表示稍有不同的意思。
因此，在构建NLP系统时，重要的是要包含单词的所有可能的含义和所有可能的同义词。文本分析模型可能仍然会偶尔出现错误，但他们接收到的相关训练数据越多，就越能更好地理解同义词。
讽刺和挖苦讽刺和挖苦给机器学习模型带来了问题，因为从严格的定义来看，它们通常使用的词汇和短语可能是积极的或消极的，但实际上意味着相反的意思。
模型可以通过一些特定的线索进行训练，这些线索经常伴随着讽刺或挖苦的短语，比如“不过”、“随便”等，以及词汇嵌套(意思相同的单词有相似的表征)，但这仍然是一个棘手的过程。
模棱两可自然语言处理中的歧义是指可能有两种或两种以上解释的句子或短语。
词汇歧义:一个可以用作动词、名词或形容词的词。
语义歧义:在语境中对句子的解释。
句法歧义:由句法结构因素导致的歧义。
包括由于层次构造不同导致的歧义，例如，“支持我的同学”既可以理解为述宾短语，也可以理解为偏正短语；由于语法关系不同导致的歧义，例如，“经济困难”既可以理解为主谓短语，也可以理解为偏正短语；由于语义关系不同导致的歧义，例如，“反对的是少数人”中的“少数人”，既可以是“反对”的施事，也可以是“反对”的受事。
即使对人类来说，如果没有周围文本的上下文，这句话本身也很难解释。词性标注(词性标注)是一种NLP解决方案，可以在一定程度上帮助解决这个问题。
文本和演讲中的错误拼写错误或误用单词会给文本分析带来问题。自动更正和语法纠正应用程序可以处理常见错误，但并不总能了解作者的意图。
对于口语，错误的发音、不同的口音、结巴等等，机器可能很难理解。然而，随着语言数据库的发展和智能助手的用户训练增多，这些问题可以最小化。
俗语和俚语词汇的应用非正式短语、表达、习语和特定文化的行话给自然语言处理带来了许多问题，特别是对于打算广泛使用的模型。因为口语作为正式语言，可能根本没有“字典定义”，而且这些表达在不同的地理区域可能有不同的含义。此外，文化俚语不断变化和扩大，所以每天都有新的词汇出现。
这就是培训和定期更新自定义模型可能会有所帮助的地方，尽管它通常需要相当多的数据。
领域特定语言不同的企业和行业经常使用非常不同的语言。例如，医疗保健所需的NLP处理模型将与用于处理法律文件的NLP处理模型非常不同。然而，现在已经有许多针对特定领域的分析工具，但是非常小众的行业可能需要建立或训练他们自己的专有模型。
资源缺乏的语言人工智能机器学习的自然语言处理在很大程度上是为最常见、使用最广泛的语言而建立的。现在的翻译系统变得令人吃惊的精确。然而，许多语言，尤其是那些接触技术较少的人所讲的语言经常被忽视和处理不足。例如，据估计，(取决于语言vs.方言)仅在非洲就有超过种语言。关于这些语言的数据并不多。
缺乏研发机器学习需要大量的数据才能发挥其外部极限，这意味着数以PB的训练数据。NLP模型接受的数据越多，它们就会变得越聪明。也就是说，数据和新的机器学习技术和自定义算法一样，只是在日益增长。以上所有问题都需要更多的研究和新的技术来改进。
像人工神经网络和深度学习这样的高级实践允许大量的自然语言处理技术、算法和模型迭代工作，就像人类的大脑一样。随着他们的成长和壮大，在不久的将来，我们可能会找到一些解决这些挑战的方法。
SaaS文本分析平台，如百度“飞桨”，允许用户训练自己的机器学习NLP模型。这通常只需几个步骤，可以极大地缓解以上的许多NLP处理限制。飞桨的无代码工具训练了特定的语言和业务需求，提供了巨大的NLP积淀，以简化客户服务流程，找出客户在社交媒体上对您的品牌说什么。
总结虽然自然语言处理有其局限性，但它仍然为各种业务提供了巨大而广泛的好处。随着新技术和新技术的不断涌现，许多这些障碍将在未来几年被打破。
自然语言处理机器学习的优势在于可以实时分析大量文本，以获得以前无法获得的见解。
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