NLP（自然语言处理）有以下几个主要特点：
多义性：自然语言中的词汇和语法结构通常有多种不同的含义和用法。NLP需要考虑上下文和语境，以正确理解和解释语言中的含义。
歧义性：自然语言中常常存在模糊和不明确的表达方式，需要根据上下文进行推断和解释。NLP需要通过语义分析和推理来解决这种歧义性。
上下文依赖性：自然语言的理解和生成需要考虑上下文的信息。同样的词汇或短语在不同的上下文中可能有不同的含义和用法。
数据不完整性：自然语言中常常存在省略、隐含和不完整的表达方式，需要通过推断和推理来填补这些信息的缺失。
语言多样性：不同的语言有不同的语法结构、表达方式和习惯用法。NLP需要考虑和处理不同语言之间的差异。
异常情况处理：自然语言中可能存在错别字、语法错误、口头语和口音等异常情况，NLP需要具备一定的鲁棒性来处理这些异常情况。
实时性要求：NLP在一些应用场景中需要实时处理，如实时机器翻译、智能客服等。对于这些场景，NLP需要具备高效性和实时性。
需要领域知识：为了更好地理解和处理特定领域的文本，NLP需要具备相关领域知识，如医学、法律、金融等。
数据量和复杂度：自然语言处理需要处理大量的文本数据，并进行复杂的语义分析和推理。因此，NLP需要具备高效的算法和处理能力。