Обработка естественного языка (NLP)

Сегодня он основан на истории обработки естественного языка (NLP), с которой мы часто сталкиваемся в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Он основан на середине 20-го века. Основы НЛП, которые в основном встречаются с моделями искусственного интеллекта, были заложены с помощью теста Тьюринга, который Алан Тьюринг представил в 1950 году. Этот тест стал одним из важных шагов для запуска процесса разработки искусственного интеллекта.

Технология обработки естественного языка Обработка естественного языка (Natural Language Processing) - это технология, которая значительно помогает обеспечить связь и общение между компьютером-инсаном. Это позволяет компьютеру реагировать на людей своими комментариями после анализа людей в соответствии с чувствами, мыслями и намерениями.

1950-1960 гг. срок

В 1950 году Алан Тьюринг представил тест Тьюринга, основанный на машинном интеллекте, предназначенный для создания человеческого чата. С испытаниями в течение 10 лет были назначены основы НЛП. Самым эффективным и перспективным экспериментом для этого процесса был эксперимент Джорджтауна. Потому что этот эксперимент был важным испытанием, что более 60 русских предложений успешно переведены на английский язык.

1960-1980 годы

Две системы были разработаны, чтобы быть впервые в НЛП в 60-х годах. Разработанный Терри Виноградом, SHRDLU обладал способностью понимать естественный язык. ELIZA, разработанная Джозефом Вайзенбаумом, была системой психотерапии, то есть давала ответы на человеческие вопросы, такие как психотерапевт. Отчет ALPAC был опубликован в 1966 году в США. В докладе утверждается, что технологии искусственного интеллекта и языковой обработки требуют гораздо большего развития, а переводчики-люди более эффективны, чем компьютерный перевод. Кроме того, в рамках следующего процесса в докладе была прекращена финансовая помощь некоторым проектам. Однако это не должно было существенно выделяться из исследований языковой обработки, но в последние годы вызвало дальнейшее углубление исследований и технологий в этой области. В этот период также был усовершенствован машинный перевод, но первый машинный перевод был простым. Он пишет противоположность слов в человеческом языке по очереди в предложении. Но даже с написанными от руки правилами эта технология была сделана. Разработчики поняли, что им нужно проводить больше исследований по этой технологии, но и сложных.

1980-2000 годы

В течение этого периода алгоритмы обработки естественного языка (NLP) были приближены к алгоритмам, отойдя от человеческих ручных правил. Он начал обучать машины реальным языковым данным. 90-е годы были введены методами машинного обучения, и процесс был быстрее. Машины начали автоматически обучаться и совершенствовать свои навыки языка. В этот период, благодаря присутствию интернета, НЛП дала невероятный ресурс своим системам, и таким образом системы начали быстро развиваться. Кроме того, были созданы модели N-Grams и LSTM (RNN) и сыграли важную роль в обработке текстового потока в Интернете.

2000-е годы

В 2001 году Йошуа Бенджио и его команда разработали неврологические языковые модели с использованием передовых нервных сетей.

В течение этого периода поисковые системы НЛП были онлайн с такими инструментами, как голосовой помощник, и все больше пользователей имели доступ к системам НЛП. НЛП приняла более сложное состояние с ростом. В отличие от 80 и 90 лет, системы НЛП принимали более мягкие решения. Поддержка векторных машин (СВМ) и скрытых марковских моделей (HMM) стала более полезной. Одна из систем перевода на основе НЛП в этот период Перевод GoogleЗапущен в 2006 году.

2010 год

Google анонсировала модель BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) в 2018 году. Эта модель проанализировала предложение двусторонним способом, используя более плотные трансформаторные слои, увеличивая скорость понимания человеческого языка. В 2000-х НЛП начала меняться в 2010 году. С этим изменением были выявлены системы НЛП, используемые в различных функциях. Эти системы являются:

1. Word2Vec (2013): Томаш был изобретен Миколовым и его командой.
2. Кросс в Нёраль в переводческих услугах (2017): Наряду с этим, перевод Google далек от статистического контекста, и предложению разрешено переводить слова. Таким образом, начинаются более точные и точные результаты.
3. Сети с короткой памятью (LSTM): Системы LSTM вышли на первый план благодаря способности понимать язык. Используются системы Google Translation и Apple Siri.
4. Модель трансформатора (2017): Модель трансформатора, которая оптимизирует обработку данных и повышает производительность и скорость.

Все эти исследования и тесты создали технологию обработки естественного языка (NLP), которую мы используем в настоящее время.

Технология обработки естественного языка (NLP) сегодня

В этот период была разработана модель GPT. Модель GPT обеспечивает высокую точность с меньшим количеством обучающих данных, потому что это предварительно обученная модель. Сегодня обучение НЛП, программное обеспечение, облегчающее повседневную жизнь, стало способным служить многим амакам, как понимание человеческого языка. Когда мы смотрим на предыдущие периоды, НЛП значительно увеличила свои показатели.

1. Понимание языка и классификация текста: Чувство запросов, мышление, анализ намерений позволяет пользователю осмысленно вернуться.
2. Чат-роботы и виртуальные помощники Chatgpt интегрирует приложения для облегчения жизни человека в модели искусственного интеллекта, такие как Deepseek, Qwen.
3. Информация: Вы можете получить тысячи ресурсов за очень короткое время.
4. Услуги по распознаванию речи и переводу языков: Они понимают произносимые шаблоны слов и предложений и могут предоставлять переводы на разные языки.

Технология обработки естественного языка (NLP), основанная на простых системах, которые могут переводить всего несколько слов около 75 лет назад, теперь достигла структуры, которая может выполнять многие передовые функции, такие как понимание, предоставление информации, распознавание речи и классификация текста. Первоначально этот прогресс, который считается невозможным, был поддержан искусственным интеллектом и машинным обучением. НЛП по-прежнему является областью, которая продолжает развиваться и в будущем приведет взаимодействие человека и машины к более продвинутой точке с более контекстуальными, более точными и этически более сильными структурами.