Оглавление
Понимание естественного языка
-
Основы понимания естественного языка
- NLU – это подмножество ИИ, которое занимается машинным пониманием текста.
- Проблема NLU считалась сложной для ИИ.
- NLU имеет коммерческое применение в различных областях, включая автоматизированный анализ, машинный перевод и сбор новостей.
-
История и развитие
- Программа STUDENT, разработанная в 1964 году, была одной из первых попыток создания NLU.
- ELIZA, разработанная в 1965 году, использовала простой синтаксический анализ для ведения диалогов.
- В 1969 году Роджер Шенк представил концептуальную теорию зависимостей.
- В 1970-х годах были разработаны расширенные сети переходов (ATN) и система SHRDLU.
- В 1980-х годах коммерческие проекты, такие как Symantec, начали использовать NLU.
- Третье тысячелетие ознаменовалось использованием машинного обучения для классификации текстов.
-
Сложность и приложения
- Сложность системы NLU определяется широтой и глубиной ее понимания.
- Узкие системы имеют ограниченный диапазон применения, в то время как глубокие системы исследуют механизмы понимания.
- Системы, которые пытаются понять содержание документов, требуют значительной сложности.
-
Компоненты и архитектура
- Системы NLU включают словарный запас, синтаксический анализатор, грамматические правила и семантическую теорию.
- Логический вывод является важной частью продвинутых приложений NLU.
- Управление контекстом представляет собой сложную задачу.
-
Дополнительные темы
- В статье упоминаются другие связанные области, такие как вычислительная семантика, компьютерная лингвистика и теория репрезентации дискурса.