Traitement des langues naturelles (PNL) Date

Aujourd'hui, il est basé sur l'histoire du traitement du langage naturel (NLP) que nous rencontrons souvent dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Il est basé sur le milieu du 20ème siècle. Les fondements du NLP, qui sont surtout rencontrés avec des modèles d'intelligence artificielle, ont été exposés avec Turing Test, que Alan Turing a introduit en 1950. Ce test a été l'une des étapes importantes pour lancer le processus de développement de l'intelligence artificielle.

Technologie de traitement des langues naturelles (Natural Language Processing) est une technologie qui contribue considérablement à la relation et à la communication entre ordinateur-insan. Il permet à l'ordinateur de répondre aux gens avec leurs commentaires, après avoir analysé les gens en fonction des sentiments, de la pensée et de l'intention.

1950-1960 Durée

En 1950, Alan Turing introduit Turing Test, qui est basé sur l'intelligence de la machine, conçu pour créer le chat humain dans un article. Avec des tests de plus de 10 ans, des fondations de NLP ont été attribuées. L'expérience la plus efficace et la plus prometteuse pour ce processus a été celle de Georgetown. Parce que cette expérience a été un test important que plus de 60 phrases russes sont traduites avec succès en anglais.

1960-1980 Période

Deux systèmes ont été mis au point pour être pionniers dans les NLP dans les années 60. Développé par Terry Winograd, SHRDLU avait la capacité de comprendre le langage naturel. L'ELIZA développé par Joseph Weizenbaum était un système de psychothérapie, c'est-à-dire de donner des réponses aux questions humaines comme un psychothérapeute. Le rapport ALPAC a été publié en 1966 par les États-Unis. Le présent rapport fait valoir que les technologies d'IA et de traitement des langues nécessitent beaucoup plus de développement et que les interprètes humains sont plus efficaces que la traduction informatique. Le rapport a également été coupé de l'aide financière de certains projets au cours du prochain processus. Cependant, cela ne devait pas se démarquer de la recherche sur le traitement des langues, mais ces dernières années, cela a entraîné un approfondissement de la recherche et des technologies dans ce domaine. Dans cette période, la traduction automatique a également été améliorée, mais la première traduction automatique a été simple. Il écrit le contraire des mots dans le langage humain selon la file d'attente dans la phrase. Mais même avec les règles écrites à la main, cette technologie a été faite. Les développeurs ont compris qu'ils doivent faire plus d'études sur cette technologie, mais aussi complexe.

1980-2000 Période

Pendant cette période, les algorithmes de traitement du langage naturel (NLP) ont été approchés vers les algorithmes en s'éloignant des règles générées par les mains humaines. Il a commencé à enseigner les données en langage réel aux machines. Les années 90 ont été introduites par des techniques d'apprentissage automatique et le processus a été plus rapide. Les machines ont commencé à apprendre automatiquement et à améliorer leurs compétences linguistiques. Dans cette période, avec la présence d'Internet, NLP a donné une ressource incroyable à ses systèmes et donc les systèmes ont commencé à se développer rapidement. De plus, des modèles N-Grams et LSTM de réseaux nerveux récurrents (RNN) ont été créés et ont joué un rôle important dans le traitement du flux de texte en ligne.

2000

En 2001, Yoshua Bengio et son équipe ont développé des modèles de langage neurologique utilisant des réseaux nerveux avancés.

Au cours de cette période, les moteurs de recherche NLP ont été en ligne avec des outils tels que l'assistant vocal, et plus d'utilisateurs ont accès aux systèmes NLP. Le NLP a pris un état plus complexe avec sa croissance. Différents de 80 et 90 ans, les systèmes NLP ont pris des décisions plus souples. Les machines vectorielles de soutien (SVM) et les modèles Markov cachés (HMM) sont devenus plus utiles de cette façon, les systèmes sont devenus plus utiles. Un des systèmes de traduction basés sur le NLP au cours de cette période Google TraduireLancé en 2006.

2010

Google a annoncé le modèle BERT en 2018. Ce modèle a analysé la phrase de façon bidirectionnelle en utilisant les couches de transformateur plus denses, augmentant le taux de compréhension du langage humain. En 2000, le NLP a commencé à changer en 2010. Avec ce changement, les systèmes NLP utilisés dans différentes fonctions ont été révélés. Ces systèmes sont les suivants:

1. Word2Vec (2013): Tomas a été inventé par Mikolov et son équipe.
2. Transférez les modèles à Nöral dans les services de traduction (2017): Parallèlement à ce développement, Google Translation est loin du contexte statistique et la phrase est autorisée à traduire des mots. De cette façon, des résultats plus précis et plus précis sont obtenus.
3. Réseaux de mémoire longue courte durée (LSTM) : Les systèmes LSTM sont à l'avant-garde grâce à leur capacité à comprendre le langage. Les systèmes Google Translation et Apple Siri ont été utilisés.
4. Introduction du modèle de transformateur (2017): Modèle transformateur qui optimise le traitement des données et améliore les performances et la vitesse.

Toutes ces études et tests ont créé la technologie de traitement du langage naturel (NLP) que nous utilisons actuellement.

Technologie du traitement des langues naturelles (NLP) aujourd'hui

Le modèle GPT a été développé pendant cette période. Le modèle GPT a donné des résultats de haute précision avec moins de données de formation parce qu'il s'agit d'un modèle pré-formé. Aujourd'hui, la formation NLP, logiciel, facilite la vie quotidienne, est devenue capable de servir beaucoup d'amacas comme la compréhension du langage humain. En examinant les périodes précédentes, le NLP a considérablement augmenté son rendement.

1. Compréhension linguistique et classification textuelle : Sentir les requêtes, la pensée, l'analyse d'intention permet à l'utilisateur un retour significatif.
2. Chat Robots et Assistants Virtuels : Chatgpt intègre des applications pour faciliter la vie humaine dans des modèles d'intelligence artificielle tels que Deepseek, Qwen.
3. Renseignements: Vous pouvez obtenir des milliers de ressources en très peu de temps.
4. Services de reconnaissance vocale et de traduction linguistique : Ils comprennent les modes de parole et de phrase et peuvent fournir des traductions dans différentes langues.

La technologie du traitement du langage naturel (NLP), basée sur des systèmes simples qui ne peuvent traduire que quelques mots il y a environ 75 ans, a maintenant atteint une structure qui peut remplir de nombreuses fonctions avancées telles que la compréhension, la fourniture d'information, la reconnaissance orale et la classification de texte. Au départ, ce progrès, jugé impossible, a été soutenu par l'intelligence artificielle et l'apprentissage machine, a été une transformation majeure. Le NLP est toujours un domaine qui continue d'évoluer et qui va amener l'interaction homme-machine à un point plus avancé avec des structures plus contextuelles, plus précises et plus solides sur le plan éthique à l'avenir.