然而，事实是理解人类语言远比破译密码要复杂得多，因此研究进展非常缓慢。1966年的一份研究报告总结发现，经过十年之久的研究，结果远远未能达到预期，因此支持资金急剧下降，使自然语言处理（特别是机器翻译）的研究陷入长达二十年的低潮。直到二十世纪八十年代，随着电子计算机的计算能力的飞速提高和制造成本的大幅下降，研究者又开始重新关注自然语言处理这个极富挑战的研究领域。三十年沧海桑田，此时研究者已经认识到简单的语言规则的堆砌无法实现对人类语言的真正理解。研究发现，通过对大量的文本数据的自动学习和统计，能够更好地解决自然语言处理问题，如语言的自动翻译。这一思想被称为自然语言处理的统计学习模型，至今方兴未艾。
那么，自然语言处理到底存在哪些主要困难或挑战，吸引那么多研究者几十年如一日孜孜不倦地探索解决之道呢？
二、自然语言处理的主要困难
自然语言处理的困难可以罗列出来很多，不过关键在于消除歧义问题，如词法分析、句法分析、语义分析等过程中存在的歧义问题，简称为消歧。而正确的消歧需要大量的知识，包括语言学知识（如词法、句法、语义、上下文等）和世界知识（与语言无关）。这带来自然语言处理的两个主要困难。
首先，语言中充满了大量的歧义，这主要体现在词法、句法及语义三个层次上。歧义的产生是由于自然语言所描述的对象――人类活动非常复杂，而语言的词汇和句法规则又是有限的，这就造成同一种语言形式可能具有多种含义。
例如单词定界问题是属于词法层面的消歧任务。在口语中，词与词之间通常是连贯说出来的。在书面语中，中文等语言也没有词与词之间的边界。由于单词是承载语义的最小单元，要解决自然语言处理，单词的边界界定问题首当其冲。特别是中文文本通常由连续的字序列组成，词与词之间缺少天然的分隔符，因此中文信息处理比英文等西方语言多一步工序，即确定词的边界，我们称为“中文自动分词”任务。通俗的说就是要由计算机在词与词之间自动加上分隔符，从而将中文文本切分为独立的单词。例如一个句子“今天天气晴朗”的带有分隔符的切分文本是“今天|天气|晴朗”。中文自动分词处于中文自然语言处理的底层，是公认的中文信息处理的第一道工序，扮演着重要的角色，主要存在新词发现和歧义切分等问题。我们注意到：正确的单词切分取决于对文本语义的正确理解，而单词切分又是理解语言的最初的一道工序。这样的一个“鸡生蛋、蛋生鸡”的问题自然成了（中文）自然语言处理的第一条拦路虎。
其他级别的语言单位也存在着各种歧义问题。例如在短语级别上，“进口彩电”可以理解为动宾关系（从国外进口了一批彩电），也可以理解为偏正关系（从国外进口的彩电）。又如在句子级别上，“做手术的是她的父亲”可以理解为她父亲生病了需要做手术，也可以理解为她父亲是医生，帮别人做手术。总之，同样一个单词、短语或者句子有多种可能的理解，表示多种可能的语义。如果不能解决好各级语言单位的歧义问题，我们就无法正确理解语言要表达的意思。
另外一个方面，消除歧义所需要的知识在获取、表达以及运用上存在困难。由于语言处理的复杂性，合适的语言处理方法和模型难以设计。
例如上下文知识的获取问题。在试图理解一句话的时候，即使不存在歧义问题，我们也往往需要考虑上下文的影响。所谓的“上下文”指的是当前所说这句话所处的语言环境，例如说话人所处的环境，或者是这句话的前几句话或者后几句话，等等。假如当前这句话中存在指代词的时候，我们需要通过这句话前面的句子来推断这个指代词是指的什么。我们以“小明欺负小亮，因此我批评了他”为例。在其中的第二句话中的“他”是指代“小明”还是“小亮”呢？要正确理解这句话，我们就要理解上句话“小明欺负小亮”意味着“小明”做得不对，因此第二句中的“他”应当指代的是“小明”。由于上下文对于当前句子的暗示形式是多种多样的，因此如何考虑上下文影响问题是自然语言处理中的主要困难之一。
再如背景知识问题。 正确理解人类语言还要有足够的背景知识。举一个简单的例子，在机器翻译研究的初期，人们经常举一个例子来说明机器翻译任务的艰巨性。在英语中“The spirit is willing but the flesh is weak.”，意思是“心有余而力不足”。但是当时的某个机器翻译系统将这句英文翻译到俄语，然后再翻译回英语的时候，却变成了“The Voltka is strong but the meat is rotten.”，意思是“伏特加酒是浓的，但肉却腐烂了”。从字面意义上看，“spirit”（烈性酒）与“Voltka”（伏特加）对译似无问题，而“flesh”和“meat”也都有肉的意思。那么这两句话在意义上为什么会南辕北辙呢？关键的问题就在于在翻译的过程中，机器翻译系统对于英语成语并无了解，仅仅是从字面上进行翻译，结果自然失之毫厘，差之千里。