模糊性是客观世界中存在的普遍现象，由于现实世界中的事物以及事物之间的关系是极其复杂的，客观上存在的模糊性以及某些事物或现象暴露的不充分性，导致人们对事物的认识具有一定程度的模糊性，同时人的思维在很大程度上也具有一定的模糊性。因此，模糊处理技术一直是人工智能领域的研究热点，并取得了很多有实用价值的成果。 PROLOG语言是以一阶谓词逻辑为理论基础的逻辑程序设计语言，它具有很强的逻辑推理能力，非常适合表达人类的思维和推理规则，因此在专家系统领域得到广泛应用。由于PROLOG的内置搜索和模式匹配，使得它很容易适应自然语言处理，自然语言的语法规则可以直接使用PROLOG语句来书写，它在自然语言的处理中发挥了极大作用。 本文深入研究了模糊处理技术以及PROLOG语言的特点，基于PROLOG语言强大的逻辑推理能力，本文将模糊处理技术运用到语义网络知识表示中，在使用语义网络表示模糊性知识时，定义了一种新的结点结构，使用该结点结构在构建专家系统的知识库时，具有灵活、方便等特点，知识的更新仅仅是结点和关系的增删、修改，增加了知识表示的严格性和有效性，提高了用语义网络表示知识的模糊性时求解问题的效率。 在自然语言处理的句法分析中，在上下文无关文法理论的基础上，对句法分析中的句法歧义现象进行了深入研究，采用基于概念的模糊层次处理技术消除句法分析中的歧义性，假设自然语言是一个系统，将句子分成主要成分、一般成分和次要成分，不同成分在句子中的重要性不同，根据成分在句子中的重要性给出句子成分的抽象度，进一步按照上下文无关文法中定义的语法成分，设定模糊集，最后使用PROLOG语言实现了相应的上下文无关解析器，该解析器能够有效消除歧义，从而提高了自然语言处理的语义分析效率。