Natural Language Processing (NLP) Datum

Heute basiert es auf der Geschichte der Natural Language Processing (NLP), die wir oft in Bereichen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz begegnen. Es basiert auf der Mitte des 20. Jahrhunderts. Die Grundlagen von NLP, die meist mit künstlichen Intelligenzmodellen angetroffen werden, wurden mit dem Turing-Test gelegt, den Alan Turing 1950 einführte. Dieser Test war einer der wichtigen Schritte, um den Entwicklungsprozess der künstlichen Intelligenz zu starten.

Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing) ist eine Technologie, die wesentlich dazu beiträgt, Beziehung und Kommunikation zwischen Computer-Insan zu schaffen. Es ermöglicht dem Computer, auf Menschen mit ihren Kommentaren zu reagieren, nachdem er Menschen nach Gefühlen, Gedanken und Absichten analysiert hat.

1950-1960 Term

Im Jahr 1950 führte Alan Turing Turing Test ein, der auf maschineller Intelligenz basiert, um menschliche Chat-ähnliche in einem Artikel zu erstellen. Mit Tests über 10 Jahre wurden die Grundlagen von NLP zugewiesen. Das effektivste und vielversprechendste Experiment für diesen Prozess war Georgetown Experiment. Denn dieses Experiment war ein wichtiger Test, dass mehr als 60 russische Sätze erfolgreich ins Englische übersetzt werden.

1960-1980 Periode

Zwei Systeme wurden entwickelt, um in den 60er Jahren im NLP Pionierarbeit zu leisten. Entwickelt von Terry Winograd, hatte SHRDLU die Fähigkeit, die natürliche Sprache zu verstehen. Die von Joseph Weizenbaum entwickelte ELIZA war ein Psychotherapiesystem, d.h. Antworten auf menschliche Fragen wie ein Psychotherapeut zu geben. ALPAC-Bericht wurde 1966 von den USA veröffentlicht. Dieser Bericht argumentiert, dass KI und Sprachverarbeitungstechnologien viel mehr Entwicklung benötigen und menschliche Dolmetscher effektiver sind als Computerübersetzungen. Der Bericht wurde auch von der Finanzierungshilfe für einige Projekte im nächsten Prozess abgeschnitten. Dies sollte sich jedoch nicht wesentlich von der Sprachverarbeitungsforschung abheben, sondern führte in den letzten Jahren zu einer weiteren Vertiefung der Forschung und Technologien in diesem Bereich. In dieser Zeit wurde auch die maschinelle Übersetzung verbessert, aber die erste maschinelle Übersetzung war einfach. Er schreibt das Gegenteil von Wörtern in der menschlichen Sprache gemäß der Schlange im Satz. Aber selbst mit den von Hand geschriebenen Regeln wurde diese Technologie hergestellt. Entwickler haben verstanden, dass sie mehr Studien zu dieser Technologie durchführen müssen, aber auch komplex.

1980-2000 Zeitraum

Während dieser Zeit wurden die natürlichen Sprachverarbeitungsalgorithmen (Natural Language Processing, NLP) an Algorithmen herangeführt, indem sie sich von den von Menschenhand erzeugten Regeln entfernten. Es begann, den Maschinen echte Sprachdaten beizubringen. Die 90er Jahre wurden durch maschinelle Lerntechniken eingeführt und der Prozess war schneller. Maschinen begannen automatisch zu lernen und ihre Sprachkenntnisse zu verbessern. In dieser Zeit, mit der Präsenz des Internets, hat NLP seinen Systemen eine unglaubliche Ressource gegeben und so begannen sich die Systeme schnell zu entwickeln. Darüber hinaus wurden N-Grams- und RNN-Modelle (Recurrent Nerv Network) erstellt, die eine wichtige Rolle bei der Verarbeitung des Online-Textflusses spielten.

2000er Jahre

2001 entwickelten Yoshua Bengio und sein Team neurologische Sprachmodelle unter Verwendung fortgeschrittener Nervennetzwerke.

Während dieser Zeit waren NLP-Suchmaschinen mit Tools wie Sprachassistenten online und mehr Benutzer haben Zugriff auf NLP-Systeme. NLP hat mit seinem Wachstum einen komplexeren Zustand angenommen. Anders als 80 und 90 Jahre haben NLP-Systeme weichere Entscheidungen getroffen. Support Vector Machines (SVM) und Hidden Markov Models (HMM) sind auf diese Weise nützlicher geworden, Systeme sind nützlicher geworden. Eines der NLP-basierten Übersetzungssysteme in diesem Zeitraum Google ÜbersetzenGestartet 2006.

2010

Google kündigte 2018 das BERT-Modell (Bidirektionale Encoder-Repräsentationen von Transformern) an. Dieses Modell analysierte den Satz auf zweiseitige Weise unter Verwendung der dichteren Transformatorschichten, wodurch die Rate des Verständnisses der menschlichen Sprache erhöht wurde. In den 2000er Jahren begann sich NLP 2010 zu verändern. Mit dieser Änderung wurden NLP-Systeme enthüllt, die in verschiedenen Funktionen verwendet wurden. Diese Systeme sind:

1. Word2Vec (2013): Tomas wurde von Mikolov und seinem Team erfunden.
2. Cross to Nöral Models in Translation Services (2017): Neben dieser Entwicklung ist Google Translation weit vom statistischen Kontext entfernt und der Satz darf Wörter übersetzen. Auf diese Weise werden genauere und präzisere Ergebnisse gestartet.
3. Long Short Time Memory (LSTM) Netzwerke: LSTM-Systeme sind dank der Fähigkeit, Sprache zu verstehen, in den Vordergrund getreten. Google Translation und Apple Siri Systeme wurden verwendet.
4. Einführung des Transformatormodells (2017): Transformer-Modell, das die Datenverarbeitung optimiert und Leistung und Geschwindigkeit verbessert.

All diese Studien und Tests haben die Natural Language Processing (NLP) Technologie geschaffen, die wir derzeit verwenden.

Natural Language Processing (NLP) Technologie heute

Das GPT-Modell wurde in diesem Zeitraum entwickelt. Das GPT-Modell hat zu einer hohen Genauigkeit mit weniger Trainingsdaten geführt, da es sich um ein vortrainiertes Modell handelt. Heute NLP-Training, Software, erleichtert den Alltag, hat sich in der Lage, viele Amacas wie das Verständnis der menschlichen Sprache dienen. Wenn wir uns die vorherigen Perioden ansehen, hat NLP seine Leistung deutlich gesteigert.

1. Sprachverständnis und Textklassifizierung: Das Fühlen von Anfragen, Denken, Absichtsanalyse ermöglicht dem Benutzer eine sinnvolle Rückkehr.
2. Chat Roboter und virtuelle Assistenten: Chatgpt integriert Anwendungen zur Erleichterung des menschlichen Lebens in künstliche Intelligenzmodelle wie Deepseek, Qwen.
3. Informationen: Sie können Tausende von Ressourcen in sehr kurzer Zeit erhalten.
4. Spracherkennung und Sprachübersetzung: Sie verstehen die gesprochenen Wort- und Satzmuster und können Übersetzungen in verschiedene Sprachen bereitstellen.

Die NLP-Technologie (Natural Language Processing), die auf einfachen Systemen basiert, die vor etwa 75 Jahren nur wenige Wörter übersetzen können, hat jetzt eine Struktur erreicht, die viele fortschrittliche Funktionen wie Verständnis, Informationsbereitstellung, Sprecherkennung und Textklassifizierung erfüllen kann. Anfangs war dieser Fortschritt, der als unmöglich angesehen wird, mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen unterstützt wurde, eine große Transformation. NLP ist immer noch ein Feld, das sich weiterentwickelt und die Mensch-Maschine-Interaktion mit kontextbezogeneren, genaueren und ethisch stärkeren Strukturen in der Zukunft zu einem fortgeschritteneren Punkt führen wird.