全く自然言語処理の知識があるわけではありませんが、応用分野の研究とプログラミングとの関係について個人的考えを述べさせていただきます。

どうやら自然言語処理に関してはまだまだ開発途上であまり開発されていないようです。私はぜひこの自然言処理を学びたいのです。

研究目的であれば大学院でということになるでしょう。開発途上のように見えるのは基本的に処理が難しいということです。

まず手始めに何を学べば良いのかいまいちよくわかりません。プログラミングを学びたいのですが、言語は何が良いのか？その言語は自然言語処理に適しているのか。

一般的にいって、どんなプログラミング言語を使うかは正直非常に些細な問題です。あくまで理論が重要であってそれをどうプログラミングするかなんていうのは、理論が出来てしまえばただ数式をプログラムに落としていくだけの話です。

言語は概ねC/C++, Fortranを使うかMatlabのようなさらに高級な環境を使うかという話になるかと思います（統計がらみであればRやGaussなどもあります）。どちにしろ同じライブラリを直接、間接に使うことになるので大差はありませんが、非常にマシンパワーが必要な分野やCSに近い分野であれば前者を採用し、そうでなければ後者になるでしょう。とはいえ、周りの人（教官など）が何を使っているかによっても違いますし、分野によってはみんなこれみたいなこともあります。まあ特にMatlabが必要だということでなければとりあえずCでいいでしょう。

それに加え何らかのスクリプト言語を知っておくと便利です。Perl, Python, Rubyなどからひとつ選べばよいでしょう。

プログラミングの基礎とは何なのか？

CSが専門でなければプログラミングなんて単なる道具で、コンピュータを計算機として使うためだけの存在です。プログラミングの基礎より離散数学や数理統計を勉強する方が有益かと。

しかし、lilfesというソフトをインストールできずいま開発元にメールを送っているのですが、返事はいっこうにきませんorz。

開発メーリングリストが駄目なら研究室に直接連絡をいれればいいでしょう。電話でも直接出向くのでもよいかと。

識者の方いらっしゃいましたらどうぞ。

CS=Computer Scienceです。計算機科学専攻なら、プログラミング言語の設計自体が研究対象になるので意味付けが違うということです。

研究目的ではなくライブラリを使うのが最終的目的であればバインディングのあるスクリプトをひとつやっておけば十分でしょう。使いたいエンジンを開発している研究室にコンタクトをとればインストールについて教えてくれるかもしれません。向うが作ったライブラリを利用して何らかのソフトウェアを作るのであれば協力はしてくれるでしょう。

全くの素人ではありますが、私の娘が学校で自然言語処理を研究していたときには、perlと茶筅を使っていましたね。
もっとも、多人数の方の協力でサンプル収集を行うのが一番大変なようでしたが。
KURAも有益なツールなんでしょうが、ツールだけあっても自然言語処理が学べる訳ではありません。言語の構造やその分析をするための数学などの基礎理論で
自分なりの推論を構築し、ツールはその証明に使うというのが一般的なような気がします。
参考までに。