从上面的两个方面的主要困难，我们看到自然语言处理这个难题的根源就是人类语言的复杂性和语言描述的外部世界的复杂性。人类语言承担着人类表达情感、交流思想、传播知识等重要功能，因此需要具备强大的灵活性和表达能力，而理解语言所需要的知识又是无止境的。那么目前人们是如何尝试进行自然语言处理的呢？
三、自然语言处理的发展趋势
目前，人们主要通过两种思路来进行自然语言处理，一种是基于规则的理性主义，另外一种是基于统计的经验主义。理性主义方法认为，人类语言主要是由语言规则来产生和描述的，因此只要能够用适当的形式将人类语言规则表示出来，就能够理解人类语言，并实现语言之间的翻译等各种自然语言处理任务。而经验主义方法则认为，从语言数据中获取语言统计知识，有效建立语言的统计模型。因此只要能够有足够多的用于统计的语言数据，就能够理解人类语言。然而，当面对现实世界充满模糊与不确定性时，这两种方法都面临着各自无法解决的问题。例如，人类语言虽然有一定的规则，但是在真实使用中往往伴随大量的噪音和不规范性。理性主义方法的一大弱点就是鲁棒性差，只要与规则稍有偏离便无法处理。而对于经验主义方法而言，又不能无限地获取语言数据进行统计学习，因此也不能够完美地理解人类语言。二十世纪八十年代以来的趋势就是，基于语言规则的理性主义方法不断受到质疑，大规模语言数据处理成为目前和未来一段时期内自然语言处理的主要研究目标。统计学习方法越来越受到重视，自然语言处理中越来越多地使用机器自动学习的方法来获取语言知识。
迈进二十一世纪，我们已经进入了以互联网为主要标志的海量信息时代，这些海量信息大部分是以自然语言表示的。一方面，海量信息也为计算机学习人类语言提供了更多的“素材”，另一方面，这也为自然语言处理提供了更加宽广的应用舞台。例如，作为自然语言处理的重要应用，搜索引擎逐渐成为人们获取信息的重要工具，涌现出以百度、谷歌等为代表的搜索引擎巨头；机器翻译也从实验室走入寻常百姓家，谷歌、百度等公司都提供了基于海量网络数据的机器翻译和辅助翻译工具；基于自然语言处理的中文（输入法如搜狗、微软、谷歌等输入法）成为计算机用户的必备工具；带有语音识别的计算机和手机也正大行其道，协助用户更有效地工作学习。总之，随着互联网的普及和海量信息的涌现，自然语言处理正在人们的日常生活中扮演着越来越重要的作用。
然而，我们同时面临着一个严峻事实，那就是如何有效利用海量信息已成为制约信息技术发展的一个全局性瓶颈问题。自然语言处理无可避免地成为信息科学技术中长期发展的一个新的战略制高点。同时，人们逐渐意识到，单纯依靠统计方法已经无法快速有效地从海量数据中学习语言知识，只有同时充分发挥基于规则的理性主义方法和基于统计的经验主义方法的各自优势，两者互相补充，才能够更好、更快地进行自然语言处理。
自然语言处理作为一个年龄尚不足一个世纪的新兴学科，正在进行着突飞猛进的发展。回顾自然语言处理的发展历程，并不是一帆风顺，有过低谷，也有过高潮。而现在我们正面临着新的挑战和机遇。例如，目前网络搜索引擎基本上还停留在关键词匹配，缺乏深层次的自然语言处理和理解。语音识别、文字识别、问答系统、机器翻译等目前也只能达到很基本的水平。路漫漫其修远兮，自然语言处理作为一个高度交叉的新兴学科，不论是探究自然本质还是付诸实际应用，在将来必定会有令人期待的惊喜和异常快速的发展。
参考文献
[1] 张钹. 自然语言处理的计算模型. 中文信息学报, 2007, 21(3):3-7.
[2] 冯志伟. 《统计自然语言处理》序言. 1版. 北京: 清华大学出版社, 2008.
[3] 孙茂松. 语言计算:信息科学技术中长期发展的战略制高点. 语言文字应用, 2005, 3:38-40.
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