自然语言处理（NLP）面临着几个重大挑战，主要与理解上下文、处理歧义以及管理人类语言的复杂性有关。一个主要问题是语言固有的歧义性。词语或短语可以根据上下文具有多种含义，解决这个问题需要模型能够捕捉微妙的线索。例如，“bank”一词可以指金融机构、河流的边缘或倾斜飞机。尽管人类可以轻松解决这个问题，但 NLP 系统在没有足够上下文的情况下常常难以应对。即使是像 transformer 这样的先进模型，如果在句子的周围文本或现实世界知识未得到充分融入，也可能误解句子。
另一个挑战是缺乏高质量、多样化的训练数据。许多 NLP 系统依赖于大型数据集，但这些数据集通常包含偏见、噪声或覆盖范围上的空白。例如，与英语相比，低资源语言（如斯瓦希里语或孟加拉语）的数字文本资源少得多，这使得为这些语言构建强大的模型更加困难。此外，领域特定的应用——如医疗或法律领域的 NLP——需要创建成本高昂的专业数据集。数据中的偏见也带来了问题：一个在社交媒体文本上训练的模型可能会学到有害的刻板印象或冒犯性语言模式，然后将其传播到输出中。解决这些问题需要仔细的数据整理和偏见缓解技术，这些技术既耗时又不完美。
最后，计算和实际限制阻碍了部署。训练最先进的模型需要大量资源，例如 GPU 或 TPU，这对许多开发者来说是难以获得的。即使训练完成，由于延迟和内存限制，大型模型也很难针对实时应用进行优化。例如，在移动设备上部署基于 transformer 的模型需要在准确性和效率之间进行权衡。道德问题也随之产生，例如在处理敏感文本时确保用户隐私，或防止误用于生成误导性内容等任务。在性能、可用性和道德考量之间取得平衡仍然是 NLP 开发人员面临的持续挑战。