自然语言的局限性包括以下几个方面：
1. 多义性：自然语言中的词语和短语往往存在多种不同的解释和含义。同一个词语在不同的上下文中可能有不同的语义，导致理解和解释的困难。
2. 歧义性：自然语言中常常存在歧义，即一句话可以有多种解读方式。例如，一句简单的句子"我看见她"可以有两种不同的解释，即"我"看见了"她"，或者"我"被"她"看见了。
3. 上下文依赖性：理解自然语言的意思通常需要考虑上下文和背景知识。同样的句子在不同的语境下可能有不同的含义。这使得自然语言处理任务变得复杂，需要更深入的语境理解。
4. 不精确性：自然语言的表达方式往往不够精确，存在模糊性和抽象性。人们在交流时可能使用模棱两可的词语、表达方式和修辞手法，导致理解的困难。
5. 缺乏形式化结构：自然语言通常缺乏明确的形式化结构，难以进行逻辑推理和计算机处理。相比之下，形式化语言（如编程语言）具有严格的语法和语义规则，更容易进行自动化处理。
这些局限性使得自然语言处理任务变得复杂和具有挑战性，需要借助机器学习、深度学习和自然语言处理技术来处理和解决。