高资源语言是存在许多数据资源的语言，这使得为这些语言开发基于机器学习的系统成为可能。英语是迄今为止资源最丰富的语言。西欧语言以及日语和中文都覆盖得很好。自然低资源语言是相反的，即没有或很少可用资源的语言。一些已灭绝或近乎灭绝的语言和许多地方方言就是这种情况。实际上有很多语言主要是口头的，很少有书面资源（更不用说电子格式的资源）；对于一些人来说，有书面文件，但甚至没有像字典这样基本的东西。

为了训练良好的基于​​语言的系统，需要许多不同类型的资源：

• 来自各种类型（文档类型）的大量原始文本，例如书籍、科学论文、电子邮件、社交媒体内容等。
• 词汇、句法和语义资源，例如字典、依赖树语料库、语义数据库（例如 WordNet）等。
• 特定于任务的资源，例如用于机器翻译的并行语料库、各种带注释的文本（例如带有词性标签、命名实体等）

许多类型的语言资源生产成本很高，这就是为什么国家/语言之间的经济不平等反映在语言资源的数量（或缺失）上的原因。Universal Dependencies 项目是填补这一空白的有趣尝试。