低资源NLP是指在缺乏标注数据和计算资源的环境下进行自然语言处理任务。

在很多语种中，由于标注数据和计算资源的不足，NLP技术的发展受到了限制。因此，如何在低资源环境下进行有效的NLP成为了一个重要的研究方向。

低资源NLP技术旨在利用无监督学习、迁移学习、半监督学习等方法，从少量的标注数据或无标注数据中学习到有用的语言表示和知识，以提高NLP任务的性能。

同时，针对计算资源的限制，还需要研究更加高效的算法和模型压缩技术。这些技术的发展将有助于扩展NLP技术的应用范围，使得更多的人们能够受益于自然语言处理技术的便利。