同音异义词、同义词和多义词的区别
N考虑同音异义词（发音或拼写相似但含义不同的词）、同义词（含义相似但完全不同的词）和多义词（含义相同的词）。同音异义词可以进一步分解为同音词（祈祷/猎物）和同形异义词（低音：低沉的声音或鱼类）。
还有一些词既是多义词又是同音词的例子。尽管我们很自然地会根据上下文来解析这些词中的每一个，但当前的语言模型可能仍然很难从这些细微差别中提取出意义。
请注意，语言学教授向他的学生宣称，没有一种语言中双重肯定表达否定，而后排座位上的人却不敬地回应“是的，对的”。那么这是反讽、讽刺还是讽刺呢？
这里的挑战是，每个概念都 贝宁手机数据 带有“相反”的含义，通常也会被幽默所缓和。因此，检测语调比解释单词和句子的逻辑意义更重要。讽刺、挖苦、双关语和笑话中存在着这种自然的语言歧义，语调所赋予的含义与句子的实际含义完全相反。
解决歧义
大多数单词，即使是无歧义的单词，也具有歧义性，因为它们的含义通常取决于上下文。然后是词汇歧义，即单词可能有多种含义。其次是句法或结构歧义，它会影响解析过程以确定单词线性序列背后的层次结构。
即使词汇和结构歧义得到澄清，在句子的解释方式方面仍可能存在语义歧义。除此之外，还可能存在回指歧义，即短语或单词可能指代句子中前面提到的几个冠词或对象之一。
因此，模糊性是 NLP 中最大的挑战之一，因为有一系列因素和变量会影响和决定含义。
理解特定语言和领域的词汇和规则
每个行业都有自己的词汇和语言差异，不仅彼此之间如此，而且相对于一般文本也是如此。例如，研究表明，医学文本中的词汇歧义在数量和质量上与一般文本不同。关于领域特定语言学之间的这些定量和定性区别的许多信息通常无法明确定义。
然后，还有处理6500 多种语言的挑战，每种语言都有自己的语言规则。因此，我们仍在开发针对多种语言和领域的语言模型，并且至少还需要几年时间才能开发出可以涵盖所有语言规则、变体、歧义和复杂性的通用 NLP。