（i） 言語の意味を解析し，高度な言語理解，そして情報分析などの応用に繋げるには，言語の性質や情報伝達の仕組みを計算機科学的に捉え，モデル化することが有効な場合があります．機械学習や確率統計，論理などの枠組みを駆使した数理モデルの構築に取り組みます．

（ii） 言語情報を処理するには，文の構文構造や意味構造を高精度かつ頑健に自動解析できなければなりません．また，省略の補完や文章の論述構造の認識など，文脈を捉える技術も必要です．こうした言語の構文解析，意味解析，談話解析の研究を幅広く展開します．さらに，大規模データから常識的知識を自動獲得し，それを使って高度な意味解析・談話解析を実現するコンピュータの構築を目指します．

（iii） 言語情報処理の技術が進むと，社会に貢献する応用，そして社会を変える応用がいくらでも考えられるようになります．例えば，玉石混淆のネット情報を自動解析し，重複する内容や矛盾する内容を検出できるようになれば，多角的な情報分析ができるようになるでしょう．また，ブログやツイッター，Ｑ＆Ａサイト上の膨大な意見・体験情報を集めて構造化し，データベース化できれば，互いの経験や知識を共有し，有効活用できる可能性が出てきます．ロボット対話も重要な応用の一つです．高度な言語理解技術を活用することにより，人と対話できるロボットやソフトウェアエージェントの開発に取り組みます．