自然語言與人工（或人造）語言不同，前者是人類社會中自然形成的語言，人們借助其進行各種交際活動，如漢語、英語、俄語等；后者是通過人工設計創造出來的語言，如國際輔助語和計算機語言。自然語言是人類歷史長期發展而約定俗成的產物，比人工語言要復雜得多。 自然語言與人工語言有以下不同：①自然語言中充滿著歧義，而人工語言中的歧義則是可以控制的。②自然語言的結構復雜多樣，而人工語言的結構則相對簡單。③自然語言的語義表達千變萬化，迄今還沒有一種簡單而通用的途徑來描述它，而人工語言的語義則可以由人來直接定義。④自然語言的結構和語義之間有著千絲萬縷的、錯綜復雜的聯系，一般不存在一一對應的同構關系，而人工語言則常常可以把結構和語義分別進行處理，人工語言的結構和語義之間有著整齊的一一對應的同構關系。

由于自然語言的這些獨特性質，使得自然語言處理成為人工智能的一大難題。自然語言處理一般應經過四個方面的過程：①把需要研究的問題在語言學上加以形式化，建立語言的形式化模型，使之能以一定的數學形式，嚴密而規整地表示出來，這個過程可以叫作“形式化”。②把這種嚴密而規整的數學形式表示為算法，這個過程可以叫作“算法化”。③根據算法編寫計算機程序，使之在計算機上加以實現，建立各種實用的自然語言處理系統，這個過程可以叫作“程序化”。④對于所建立的自然語言處理系統進行評測，使之不斷地改進質量和性能，以滿足用戶的要求，這個過程可以叫作“實用化”。

為了研究自然語言處理，不僅要有語言學方面的知識，而且還要有數學和計算機科學方面的知識，因此自然語言處理就成了一門界乎語言學、數學和計算機科學之間的邊緣性的交叉學科，它同時涉及文科、理科和工科三大領域。 自然語言處理的目的在于建立各種自然語言處理系統，如機器翻譯系統、自然語言理解系統、信息自動檢索系統、信息自動抽取系統、文本信息挖掘系統、術語數據庫系統、計算機輔助教學系統、語音自動識別系統、語音自動合成系統、文字自動識別系統等。 自然語言理解是自然語言處理的核心，其中包括語音和語符的自動識別以及語音的自動合成。語言之間的自動翻譯是一種高級的人工智能，涉及兩種或多種自然語言的理解和處理問題。上述項目都還處于研究實驗或初步應用的階段。自然語言處理中智能較低的工作，如語料的統計、分類、檢索等，早已付諸應用。

在自然語言處理的領域內，計算語言學工作者所研究的只是它的一般理論和方法，以及與語文信息加工有關的基礎性工作。隨著計算機科學和語言學的發展，自然語言處理的條件將逐步改善，它的技術將逐步提高，同時，它所起的作用也會越來越大。 2018年后，自然語言處理進入了大語言模型（large language model，簡稱LLM）階段，基本形成了一套近乎完備的技術體系，包括詞嵌入、編碼器-解碼器的端對端語言模型、注意力機制、Transformer模型以及BERT預訓練模型等。這一套技術體系有力地促進了自然語言處理在信息搜索、閱讀理解、機器翻譯、文本分類、智能問答、智能對話、網絡聊天、信息抽取、自動文摘、文本生成等重要領域的應用，預示著自然語言處理將要開啟大規模工業化實施的時代。