讓電腦擁有理解人類語言的能力，就是自然語言處理 (Natural Language Processing，縮寫 NLP)[1]。然而，人和人之間就會誤會彼此的語言了，電腦要如何理解語義？中研院資訊科學研究所的馬偉雲助研究員說明：以中文來說，最基本的，要先教電腦學會「斷詞」和「理解詞的意思」。

中文繁體字的數量，《說文解字》收集9353個漢字，《廣雅》收集18150個漢字，《康熙字典》約有 47,035 字左右[2]；中文詞的數量，漢語詞典收錄了約38萬的詞彙，若加上現代用語如"科科"、"8+9"及"魯蛇"等等，則可能超過40萬個詞彙。而這僅僅是字與字搭配成詞，從一維到二維即有十倍數量的增長，若是多個字及多個詞搭配成句，則增長倍數更是超過十倍，故可想像研究字、詞、句、章節的語意理解研究的難度。

先從單單一句文本下手，我們要分清楚這句文本之中，字與詞的關係。
例如：這棵樹很難爬。

人可以輕易理解為：這棵　樹　很難　爬
但，也有其他可能：這顆　樹　很　難爬

這就是斷詞錯誤，造成兩句意思完全不一樣。

因此面臨到斷詞的問題，我們該如何讓電腦在記住詞彙之後，判斷句子中的文本哪些是詞，而哪些是字。
這即是自然語言處裡的基本問題之一，斷詞。

Reference

1. 斷開中文的鎖鍊！自然語言處理 (NLP)
2. 中國的漢字有多少個？本號權威的回答

「能被理解的存在就是語言。」——伽達默爾