text: には自然言語処理にある種の過剰な期待もあった。SHRDLUなどの初期のシステムが、世界を限定することで非常にうまくいったことにより、すぐに行き過ぎた楽観主義に陥ったが、現実を相手にする曖昧さや複雑さがわかると、楽観的な見方や過剰な期待は基本的には無くなった。しかし、何が簡単で何が難しいのか、といったようなことはなかなか共有されなかった。やがて、21世紀に入ってしばらく後に「音声認識による便利なシステム」がいくつか実用化・実運用され多くの人が利用したことで、何が簡単で、どういう事に使うのは難しいのかが理解されるようになりつつある模様である。2013年のGoogleのWord2vecは今でも使われている。2019年、GPT-2、BERTなど、ディープラーニングを応用した手法で大きなブレークスルーがあった。具体的な課題  自然言語処理（理解）における課題をいくつかの例を用いて示す。次の2つの文、 は、品詞としては全く同じ順序の並びである。しかし、 が指すものは異なっていて、前者では猿、後者ではバナナとなっている。この例文の場合、の指す内容は英語の文型の性質によって決定することができる。すなわち、「（主語）= （補語）」の関係が成り立ち、補語には主語の性質を示すものがくるので、なのは、したがって、「 = 」と決まる。後者も同様に、というのはの性質だから、「 = 」となる。つまり、これらの文章を区別し正しく理解するためには、意味、すなわち、猿の性質（猿は動物で空腹になる）とバナナの性質（バナナは果物で成熟する）といったことを知っていて解釈できなければならない。単語の文字列を解釈する方法は様々である。例えば、 という文字列は以下のように様々に解釈できる。典型的には、比喩として、「時間が矢のように素早く過ぎる」と解釈する。「空を飛ぶ昆虫の速度を矢の速度を測るように測定せよ」つまり  と解釈する。「矢が空を飛ぶ昆虫の速度を測るように、あなたが空を飛ぶ昆虫の速度を測定せよ」つまり  と解釈する。「矢のように空を飛ぶ昆虫の速度を測定せよ」つまり  と解釈する。「（時バエ）という種類の昆虫は1つの矢を好む」この解釈には集合的な解釈と個別的解釈がありうる。「TIMEという雑誌は、投げると直線的な軌跡を描く」英語では特に語形変化による語彙の区別をする機能が弱いため、このような問題が大きくなる。また、英語も含めて、形容詞と名詞の修飾関係の曖昧さもある。例えば、（かわいい小さな少女の学校）