语言多样性
对于多语言 NLP 来说，，每种语言都有自己独特的句法、语法规则和文化细节。
一个特别困难的领域是准确翻译习语或方言。这项任务变得更加艰巨，因为其他语言中可能没有与这些独特语言特征直接对应的词。
数据可用性
要构建能产生丰硕成果的 NLP 模型，大量的训练 瑞士电话号码数据 数据至关重要。不幸的是，许多语言，尤其是那些由较小群体使用的语言，都面临着可访问数字内容不足的问题。
困境在于资源匮乏的语言难以以数字形式提供所需的文本数据量。这一挫折阻碍了开发精确有效的 NLP 模型的进展。
数据偏差
训练数据中人为创建的内容的偏见会对 NLP 模型产生直接影响，从而导致有偏见的结果。
自然，当某种语言的在线内容主要代表特定的人口统计或观点时，基于此类数据训练的 NLP 模型更有可能无意中强化相同的偏见。
歧义和多义性
NLP 模型面临着解读具有多重含义的大量单词和短语的正确上下文的挑战。