淡遠情思墨影流年
pagegetreyu
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人工智能的核心技術 分類:

自然語言處理髮展的簡史。關於自然語言處理的最早研究工作是機器翻譯。美國著名科學家沃倫·韋弗先生(Warren Weaver)於1949年首次提出了機器翻譯設計計劃。在1960年代,許多科學家對機器翻譯進行了大規模研究,並投入了大量的人力和物力。但是,由於客觀歷史因素的限制,人們低估了當時自然語言的複雜性,語言處理的理論和技術並不普及,因此進展不大。主要方法是用兩種語言存儲單詞和短語,這與大型翻譯方法詞典相對應,在翻譯過程中一一對應,從技術上講只是在調整語言順序。但是,日常生活中的語言翻譯遠非如此簡單。在許多情況下,有必要在特定句子之前和之後提及其含義。

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自1990年代初以來,自然語言處理領域發生了翻天覆地的變化。這種變化的兩個明顯特徵是:(1)系統的輸入要求開發的自然語言處理系統能夠處理大規模的真實文本,而不是以前的研究系統,後者只能處理很少的Entry和典型的句子。只有這樣,開發的系統才具有實際的實用價值。(2)對於系統的輸出,由於很難真正理解自然語言,因此系統不需要深入了解自然語言文本,但是可以從中提取有用的信息。同時,由於強調“大規模”和“真實文本”,兩個領域的基礎工作也得到重視和加強:(1)發展大型真實語料庫。研究不同深度的大量真實文本語料庫是研究自然語言統計特性的基礎。沒有它們,統計方法只能是水。(2)編寫大型且信息豐富的詞典。因此,成千上萬,數十萬甚至數十萬個單詞的規模,具有豐富信息(例如包含單詞的並置信息)的計算機可用字典對於自然語言處理非常重要。(2)編寫大型且信息豐富的詞典。因此,成千上萬,數十萬甚至數十萬個單詞的規模,具有豐富信息(例如包含單詞的並置信息)的計算機可用字典對於自然語言處理非常重要。(2)編寫大型且信息豐富的詞典。因此,成千上萬,數十萬甚至數十萬個單詞的規模,具有豐富信息(例如包含單詞的並置信息)的計算機可用字典對於自然語言處理非常重要。

進入21世紀,互聯網的出現使信息量激增。借助大數據,雲計算,知識圖譜和5G通信等各種新技術,自然語言處理的發展已嶄露頭角,並在日常生活中發揮了重要作用。越來越重要的角色已經進入了更豐富的應用程序階段。如今,搜索引擎已成為人們獲取信息的重要工具。機器翻譯正變得越來越流行。聊天機器人正在興起。明智的客戶服務開始為人類服務。各種類型的智能機器人不斷湧現。近年來,無論是能寫詩還是會唱歌的Microsoft小兵,Amazon Alexa都越來越受歡迎,這將自然語言處理推向了一個全新的高度,讓越來越多的人知道它。相應地,無論是學術界還是商業界,關於自然語言處理的討論越來越多,甚至越來越多,自然語言處理已被提升到戰略水平。

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