NLP面临着几个挑战，其中许多源于人类语言固有的复杂性和多样性。一个重大的挑战是歧义-一个单词或短语可以根据上下文具有多个含义。例如，单词 “银行” 可以指金融机构或河流的边缘。解决这种歧义需要理解上下文的复杂模型。
另一个挑战是处理讽刺，习语和隐喻，这些通常依赖于文化知识或细微差别的表达。例如，“太好了，另一个交通堵塞!” 尽管看似积极的 “伟大” 一词，但仍传达消极情绪。多语言处理增加了另一层复杂性，因为语言在语法，语法和惯用表达方面有所不同。特别是低资源语言，缺乏足够的标记数据来训练健壮的模型。
其他挑战包括在不丢失上下文的情况下处理长文本序列，处理嘈杂或非结构化数据 (例如，错别字，不完整的句子) 以及减轻训练数据中存在的偏见。最后，确保模型在道德上保持一致，并且不会产生有害或有偏见的输出，这是一个持续关注的领域。克服这些挑战需要在模型架构、训练技术和数据集质量方面取得进步。