One of the major challenges that causes almost all stages of Natural Language Processing a hard one is about handling,

Đáp án đúng: "Ambiguity of sentences". Ambiguity (tính nhập nhằng) nghĩa là một chuỗi ngôn ngữ có thể hiểu theo nhiều cách, và nó xuất hiện ở mọi tầng: một từ có nhiều nghĩa (nhập nhằng từ vựng), một câu có nhiều cây cú pháp như "I saw the man with the telescope" (nhập nhằng cấu trúc), một đại từ có thể chỉ nhiều đối tượng (nhập nhằng đồng sở chỉ). Vì thế gần như mọi bước xử lý đều phải chọn một cách hiểu giữa nhiều khả năng, đó là thách thức gốc của NLP. "Tokenization" (tách từ) là một bước tiền xử lý cụ thể, bản thân nó khó chính vì nhập nhằng ranh giới từ, nên nó là nơi thách thức biểu hiện chứ không phải thách thức xuyên suốt. "POS tagging" (gán nhãn từ loại) cũng là một tác vụ, khó vì một từ như "book" có thể là danh từ hoặc động từ, tức lại quy về nhập nhằng. "All of the mentioned" sai vì hai bước xử lý trên không phải là thách thức chung làm mọi tầng trở nên khó.