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  自然語言處理大體是從1950年代開始,雖然更早期也有作為。1950年,圖靈發表論文「計算機器與智慧」,提出現在所謂的「圖靈測試」作為判斷智慧的條件。  1954年的喬治城實驗涉及全部自動翻譯超過60句俄文成為英文。研究人員聲稱三到五年之內即可解決機器翻譯的問題。不過實際進展遠低於預期,1966年的 ALPAC報告發現十年研究未達預期目標,機器翻譯的研究經費遭到大幅削減。一直到1980年代末期,統計機器翻譯系統發展出來,機器翻譯的研究才得以更上一層樓。  1960年代發展特別成功的NLP系統包括SHRDLU——一個詞彙設限、運作於受限如「積木世界」的一種自然語言系統,以及1964-1966年約瑟夫·維森鮑姆模擬「個人中心治療」而設計的 ELIZA ——幾乎未運用人類思想和感情的訊息,有時候卻能呈現令人訝異地類似人之間的互動。「病人」提出的問題超出ELIZA 極小的知識範圍之時,可能會得到空泛的回答。例如問題是「我的頭痛」,回答是「為什麼說你頭痛?」  1970年代,程式設計師開始設計「概念本體論」(conceptual ontologies)的程式,將現實世界的資訊,架構成電腦能夠理解的資料。例項有MARGIE、SAM、PAM、TaleSpin、QUALM、Politics以及Plot Unit。許多聊天機器人在這一時期寫成,包括 PARRY 、 Racter 以及 Jabberwacky 。  一直到1980年代,多數自然語言處理系統是以一套複雜、人工訂定的規則為基礎。不過從1980年代末期開始,語言處理引進了機器學習的演算法,NLP產生革新。成因有兩個:運算能力穩定增加(參見摩爾定律);以及喬姆斯基 語言學理論漸漸喪失主導(例如轉換-生成文法)。該理論的架構不傾向於語料庫——機器學習處理語言所用方法的基礎。有些最早期使用的機器學習演算法,例如決策樹,是硬性的、「如果-則」規則組成的系統,類似當時既有的人工訂定的規則。不過詞性標記將隱馬爾可夫模型引入NLP,並且研究日益聚焦於軟性的、以機率做決定的統計模型,基礎是將輸入資料裡每一個特性賦予代表其分量的數值。許多語音識別現今依賴的快取語言模型即是一種統計模型的例子。這種模型通常足以處理非預期的輸入資料,尤其是輸入有錯誤(真實世界的資料總免不了),並且在整合到包含多個子任務的較大系統時,結果比較可靠。  許多早期的成功屬於機器翻譯領域,尤其歸功IBM的研究,漸次發展出更復雜的統計模型。這些系統得以利用加拿大和歐盟現有的語料庫,因為其法律規定政府的會議必須翻譯成所有的官方語言。不過,其他大部分系統必須特別打造自己的語料庫,一直到現在這都是限制其成功的一個主要因素,於是大量的研究致力於從有限的資料更有效地學習。  近來的研究更加聚焦於非監督式學習和半監督學習的演算法。這種演算法,能夠從沒有人工註解理想答案的資料裡學習。大體而言,這種學習比監督學習困難,並且在同量的資料下,通常產生的結果較不準確。不過沒有註解的資料量極巨(包含了全球資訊網),彌補了較不準確的缺點。  近年來,深度學習技巧紛紛出爐 在自然語言處理方面獲得最尖端的成果,例如語言模型、語法分析等等。

  理論上,NLP是一種很吸引人的人機互動方式。早期的語言處理系統如SHRDLU,當它們處於一個有限的“積木世界”,運用有限的詞彙表會話時,工作得相當好。這使得研究員們對此係統相當樂觀,然而,當把這個系統拓展到充滿了現實世界的含糊與不確定性的環境中時,他們很快喪失了信心。  由於理解(understanding)自然語言,需要關於外在世界的廣泛知識以及運用操作這些知識的能力,自然語言認知,同時也被視為一個人工智慧完備(AI-complete)的問題。同時,在自然語言處理中,"理解"的定義也變成一個主要的問題。

  一些NLP面臨的問題例項:  不少的中文相關笑話即是利用類似結構的中文造句而成,此類笑話通常帶有《中文博大精深》之類的詞彙,敘述多以老外參加考試為背景。例子如下:『 某老外苦學漢語10年,到東方參加漢語考試。試題為「請解釋下列句子」: 阿呆給長官送紅包時,兩個人的對話頗有意思。 長官:「你這是什麼意思?」 阿呆:「沒什麼意思,意思意思。」 長官:「你這就不夠意思了。」 阿呆:「小意思,小意思。」 長官:「你這人真有意思。」 阿呆:「其實也沒有別的意思。」 長官:「那我就不好意思了。」 阿呆:「是我不好意思。」  老外淚流滿面,交白卷回國了。

  第一,傳統的基於句法-語義規則的理性主義方法過於複雜,隨著語料庫建設和語料庫語言學的崛起,大規模真實文字的機器學習處理成為自然語言處理的主要選擇。  第二,統計數學方法越來越受到重視,自然語言處理中越來越多地使用機器自動學習的方法來獲取語言知識。  第三,淺層處理與深層處理並重,統計與規則方法並重,形成混合式的系統。  第四,自然語言處理中越來越重視詞彙的作用,出現了強烈的“詞彙主義”的傾向。詞彙知識庫的建造成為了普遍關注的問題。

  統計自然語言處理運用了推測學、機率、統計的方法來解決上述,尤其是針對容易高度模糊的長串句子,當套用實際文法進行分析產生出成千上萬筆可能性時所引發之難題。處理這些高度模糊句子所採用消歧的方法通常運用到語料庫(Corpus)以及馬可夫模型(Markov models)。統計自然語言處理的技術主要由同樣自人工智慧下與學習行為相關的子領域:機器學習及資料採掘所演進而成。
自然語言處理(英語:Natural Language Processing,縮寫作 英語:NLP)是人工智慧和語言學領域的分支學科。此領域探討如何處理及運用自然語言;自然語言處理包括多方面和步驟,基本有認知、理解、生成等部分。