NLP有十二条前提假设是因为自然语言处理涉及到的问题非常复杂，而且人类语言的表达方式非常灵活和多变。这就导致了在自然语言处理过程中需要做出一些基本的假设，以便能够简化问题、限制范围并且增加处理的准确性。这些假设是基于对自然语言理解的观察和分析所得出的结论，可以帮助NLP系统更好地理解和处理自然语言。这些假设不是绝对的，但它们为NLP系统提供了一个框架和起点。
1、自然语言是有结构的
这个前提假设认为自然语言具有一定的结构，包括语法、语义和语用等方面的结构，这些结构可以通过分析和解释来理解自然语言的含义。
2、意义的多样性
同一个词语可能有多种意思，这种多义性是自然语言的一个特点，需要根据上下文来判断。
3、上下文的重要性
自然语言中的词汇和句子的含义受上下文的影响很大，需要考虑上下文才能准确地理解含义。
4、指代的复杂性
自然语言中可能存在复杂的指代关系，例如代词指代的对象需要通过上下文来确定。
5、语言的不确定性
自然语言中存在一定程度的不确定性，例如含糊不清的表达、语法错误等。
6、语言的创造性
自然语言不仅可以用于表达已知的概念和信息，还可以用于创造新的概念和信息。
7、语言的变化性
自然语言是随着时间和地域的变化而变化的，需要考虑这种变化性才能理解自然语言。
8、语言的文化差异性
不同文化背景下的语言可能存在不同的表达方式和含义，需要考虑文化差异性。
9、语言和现实的关系
自然语言是用来描述现实世界的，需要考虑语言和现实的关系才能准确理解含义。
10、语言的规范性
自然语言中存在一定的规范性，例如语法规则、拼写规则等，需要遵守这些规范才能准确表达。
11、语言的模糊性
自然语言中可能存在一定程度的模糊性，例如模糊的概念、模糊的语境等。
12、语言的学习性
人类通过学习掌握自然语言，自然语言处理技术也需要通过学习和训练来提高准确性和性能。
