自然语言处理 (NLP) 通过结合统计模型、上下文分析和基于规则的系统来推断词语、短语或句子最可能的含义，从而处理语言中的歧义。当一个词语或结构有多种解释时，就会产生歧义，例如同音异义词（“bank”作为金融机构或河岸）或句子结构中的句法歧义。NLP 系统通过利用上下文、训练数据和语言规则来优先选择合理的解释，以此解决这些问题。
一种常见的方法是使用来自 BERT 或 GPT 等模型的上下文嵌入，这些模型通过分析周围的词语来确定含义。例如，在“我把钱存进了 bank（银行）”这句话中，“bank”很可能是指金融机构，因为“存钱”提供了上下文。这些模型在大型数据集上训练，以识别模式，从而能够根据统计可能性消除歧义。此外，词性标注和依存关系分析有助于解决结构性歧义。在像“我看到拿着望远镜的人”这样的句子中，句法分析通过检查语法关系来确定“拿着望远镜”是修饰“看到”（看到的手段）还是修饰“人”（拿着望远镜的人）。
NLP 还使用 WordNet 等知识库或特定领域的本体论将词语与其可能的含义关联起来。例如，在医学文本中，“discharge”（出院/分泌物）可能指患者出院或体液，经过临床数据训练的系统会优先选择相关的含义。基于规则的启发式方法，例如优先使用某个领域中最常出现的含义，进一步提高了结果的准确性。然而，没有任何单一方法是万无一失的，因此现代系统通常结合多种技术——例如使用 Transformer 进行上下文感知的预测，并辅以明确的语法规则——来提高准确性。对于开发者而言，理解这些层有助于选择合适的工具，无论是微调预训练模型还是为特定领域的边缘情况添加自定义的消歧逻辑。