自然语言处理大体是从1950年代开始，虽然更早期也有作为。1950年，艾伦·图灵发表论文“计算机器与智能（英语：Computing Machinery and Intelligence）”，提出现在所谓的“图灵测试”作为判断智能的条件。
1954年的乔治城-IBM实验涉及全部自动翻译（英语：automatic translation）超过60句俄文成为英文。研究人员声称三到五年之内即可解决机器翻译的问题。[2]不过实际进展远低于预期，1966年的ALPAC报告（英语：ALPAC report）发现十年研究未达预期目标，机器翻译的研究经费遭到大幅削减。一直到1980年代末期，统计机器翻译系统发展出来，机器翻译的研究才得以更上一层楼。
1960年代发展特别成功的NLP系统包括SHRDLU——一个词汇设限、运作于受限如“积木世界”的一种自然语言系统，以及1964-1966年约瑟夫·维森鲍姆模拟“个人中心治疗”而设计的ELIZA——几乎未运用人类思想和感情的讯息，有时候却能呈现令人讶异地类似人之间的互动。“病人”提出的问题超出ELIZA 极小的知识范围之时，可能会得到空泛的回答。例如问题是“我的头痛”，回答是“为什么说你头痛？”
1970年代，程式设计师开始设计“概念本体论”（conceptual ontologies）的程式，将现实世界的资讯，架构成电脑能够理解的资料。实例有MARGIE、SAM、PAM、TaleSpin、QUALM、Politics以及Plot Unit。许多聊天机器人在这一时期写成，包括PARRY（英语：PARRY） 、Racter（英语：Racter） 以及Jabberwacky（英语：Jabberwacky） 。
一直到1980年代，多数自然语言处理系统是以一套复杂、人工订定的规则为基础。不过从1980年代末期开始，语言处理引进了机器学习的演算法，NLP产生革新。成因有两个：运算能力稳定增加（参见摩尔定律）；以及乔姆斯基语言学理论渐渐丧失主导（例如转换-生成文法）。该理论的架构不倾向于语料库——机器学习处理语言所用方法的基础。有些最早期使用的机器学习演算法，例如决策树，是硬性的、“如果-则”规则组成的系统，类似当时既有的人工订定的规则。不过词性标记（英语：part-of-speech tagging）将隐马尔可夫模型引入NLP，并且研究日益聚焦于软性的、以机率做决定的统计模型，基础是将输入资料里每一个特性赋予代表其份量的数值。许多语音识别现今依赖的快取语言模型（英语：cache language model）即是一种统计模型的例子。这种模型通常足以处理非预期的输入数据，尤其是输入有错误（真实世界的数据总免不了），并且在整合到包含多个子任务的较大系统时，结果比较可靠。
许多早期的成功属于机器翻译领域，尤其归功IBM的研究，渐次发展出更复杂的统计模型。这些系统得以利用加拿大和欧盟现有的语料库，因为其法律规定政府的会议必须翻译成所有的官方语言。不过，其他大部分系统必须特别打造自己的语料库，一直到现在这都是限制其成功的一个主要因素，于是大量的研究致力于从有限的数据更有效地学习。
近来的研究更加聚焦于非监督式学习和半监督学习的演算法。这种演算法，能够从没有人工注解理想答案的资料里学习。大体而言，这种学习比监督学习困难，并且在同量的数据下，通常产生的结果较不准确。不过没有注解的数据量极巨（包含了全球资讯网），弥补了较不准确的缺点。
2011年以来，深度学习技巧纷纷出炉[3][4]在自然语言处理方面获得最尖端的成果，例如语言模型[5]、语法分析[6][7]等等。2017年Transformer模型诞生[8]；2018年BERT模型推出，提出了预训练的方法[9]。
2022年底，随着ChatGPT等大型语言模型的推出，自然语言处理的重点从自然语言理解转向了自然语言生成。
历史发展（按技术范式划分）
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1. 规则驱动时期（1950s-1980s）
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1950年：艾伦·图灵提出“图灵测试”，奠定NLP理论基础。
1954年：乔治城-IBM实验首次实现俄英机器翻译，但过度乐观的预期导致1966年ALPAC报告后经费削减。 （修改说明：补充技术挫折背景）
1960s代表性系统：
SHRDLU（受限积木世界对话）
ELIZA（模拟心理治疗的聊天机器人），其模式匹配应答机制暴露早期NLP的局限性。
2. 统计方法兴起（1980s-2010s）
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关键转折：摩尔定律提升算力 + 乔姆斯基理论式微 → 机器学习成为主流。
技术突破：隐马尔可夫模型（词性标注）、统计机器翻译（IBM主导）。 （修改说明：明确技术关联性）
3. 深度学习时代（2011年至今）
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2017年：Transformer架构诞生[8]，解决长距离依赖问题。 （修改说明：补充架构意义）
2018年：BERT提出预训练范式[9]，推动迁移学习在NLP的应用。