موضوع مقاله: تاریخچه پردازش زبان طبیعی | مخاطب: عمومی | لحن: دانشنامه‌ای | ساختار: عنوان، مقدمه، 3 بخش، جمع‌بندی | مقاله: | # تاریخچه پردازش زبان طبیعی | مقدمه: این تاریخچه، همپوشانی هایی با تاریخچه ترجمه ماشینی، تاریخچه تشخیص گفتار و تاریخچه هوش مصنوعی وجود دارد. | ## بخش 1: تاریخچه پردازش زبان طبیعی | تحقیق و توسعه تاریخچه ترجمه ماشینی به قرن هفدهم بر می گردد، زمانی که فیلسوفانی مانند لایب نیتس و دکارت پیشنهاداتی را برای کد هایی ارائه کردند که کلمات را بین زبان ها مرتبط می کرد. همه این پیشنهادات در حد تئوری باقی ماندند و هیچ یک به توسعه ی ماشین واقعی منجر نشد. یک پیشنهاد، توسط ژرژ آرتسرونی ، صرفاً یک فرهنگ لغت دوزبانه خودکار با استفاده از نوار کاغذی بود . هم شامل فرهنگ لغت دوزبانه و هم روشی برای پرداختن به نقش های دستوری بین زبان ها بر اساس اسپرانتو بود . در سال 1950، آلن تورینگ مقاله معروف خود را با عنوان " ماشین آلات محاسباتی و هوش " منتشر کرد که آنچه را که امروزه آزمون تورینگ نامیده می شود به عنوان معیاری برای هوش پیشنهاد می کند. این معیار به توانایی یک برنامه رایانه ای برای جعل هویت انسان در یک مکالمه مکتوب بلادرنگ با یک قاضی انسانی بستگی دارد، به اندازه ای که قاضی قادر به تشخیص قابل اعتماد نباشد. در سال 1957، ساختارهای نحوی نوام چامسکی ، زبان‌شناسی را با « گرامر جهانی » متحول کرد، سیستمی مبتنی بر قانون از ساختارهای نحوی. آزمایش جورج تاون در سال 1954 شامل ترجمه تمام اتوماتیک بیش از شصت جمله روسی به انگلیسی بود. (2005) با این حال، پیشرفت واقعی بسیار کندتر بود، و پس از گزارش ALPAC در سال 1966، که نشان داد تحقیقات ده ساله نتوانسته است انتظارات را برآورده کند، بودجه برای ترجمه ماشینی به طور چشمگیری کاهش یافت. | ## بخش 2: تاریخچه پردازش زبان طبیعی | تحقیقات کمی در زمینه ترجمه ماشینی تا اواخر دهه 1980 انجام شد، زمانی که اولین سیستم های ترجمه ماشینی آماری توسعه یافتند. برخی از سیستم‌های موفق NLP که در دهه 1960 توسعه یافتند ، SHRDLU بودند، یک سیستم زبان طبیعی که در « جهان‌های بلوکی » محدود با واژگان محدود کار می‌کرد. ATN ها و فرمت عمومی تر آنها به نام "ATN های عمومی" برای چندین سال مورد استفاده قرار گرفتند. در طول دهه 1970، بسیاری از برنامه نویسان شروع به نوشتن «هستی شناسی های مفهومی» کردند، که اطلاعات دنیای واقعی را به داده های قابل درک کامپیوتری ساختار می داد. تا دهه 1980، اکثر سیستم های NLP بر اساس مجموعه های پیچیده ای از قوانین دست نوشته بودند. با شروع از اواخر دهه 1980، با معرفی الگوریتم های یادگیری ماشینی برای پردازش زبان، انقلابی در NLP رخ داد. این امر هم به دلیل افزایش مداوم قدرت محاسباتی ناشی از قانون مور و هم کاهش تدریجی تسلط نظریات زبان‌شناسی چامسکی (مثلاً دستور زبان تحولی ) بود، که زیربنای نظری آن نوعی از زبان‌شناسی پیکره‌ای را که زیربنای رویکرد یادگیری ماشینی است، منصرف کرد. برخی از اولین الگوریتم‌های یادگیری ماشینی مورد استفاده، مانند درخت‌های تصمیم ، سیستم‌هایی از قواعد سخت «اگر-آنگاه» شبیه به قوانین دست‌نویس موجود تولید کردند. با این حال، تحقیقات به طور فزاینده ای بر روی مدل های آماری متمرکز شده است، که تصمیمات نرم و احتمالی را بر اساس ضمیمه وزن های واقعی به ویژگی هایی که داده های ورودی را تشکیل می دهند، می گیرند. | ## بخش 3: تاریخچه پردازش زبان طبیعی | مدل‌های زبان حافظه پنهان که اکنون بسیاری از سیستم‌های تشخیص گفتار بر آن‌ها تکیه دارند، نمونه‌هایی از این مدل‌های آماری هستند. چنین مدل‌هایی معمولاً وقتی ورودی ناآشنا به آنها داده می‌شود، به ویژه ورودی‌هایی که حاوی خطا هستند (همانطور که برای داده‌های دنیای واقعی بسیار رایج است)، قوی‌تر هستند و زمانی که در یک سیستم بزرگ‌تر شامل وظایف فرعی متعدد ادغام می‌شوند، نتایج قابل اعتمادتری تولید می‌کنند. بسیاری از موفقیت‌های قابل توجه اولیه در زمینه ترجمه ماشینی ، به‌ویژه به دلیل کار در IBM Research، که در آن مدل‌های آماری پیچیده‌تر به‌طور متوالی توسعه یافتند، اتفاق افتاد. این سیستم‌ها می‌توانستند از مجموعه‌های متنی چندزبانه موجود که توسط پارلمان کانادا و اتحادیه اروپا در نتیجه قوانینی که خواستار ترجمه کلیه مراحل دولتی به همه زبان‌های رسمی نظام‌های دولتی مربوطه بودند، تهیه شده بود، استفاده کنند. با این حال، اکثر سیستم‌های دیگر به مجموعه‌هایی وابسته بودند که به‌طور خاص برای وظایف پیاده‌سازی شده توسط این سیستم‌ها توسعه یافته بودند، که یک محدودیت عمده در موفقیت این سیستم‌ها بود (و اغلب ادامه می‌دهد). در نتیجه، تحقیقات زیادی روی روش‌های یادگیری مؤثرتر از مقادیر محدود داده انجام شده است. تحقیقات اخیر به طور فزاینده ای بر روی الگوریتم های یادگیری بدون نظارت و نیمه نظارتی متمرکز شده است. چنین الگوریتم‌هایی می‌توانند از داده‌هایی یاد بگیرند که به صورت دستی با پاسخ‌های مورد نظر حاشیه‌نویسی نشده‌اند، یا از ترکیبی از داده‌های حاشیه‌نویسی و غیرمشخصه استفاده کنند. به طور کلی، این کار بسیار دشوارتر از یادگیری تحت نظارت است و معمولاً نتایج با دقت کمتری را برای مقدار معینی از داده های ورودی ایجاد می کند. | ## جمع‌بندی | با این حال، حجم عظیمی از داده‌های بدون تفسیر در دسترس است (از جمله، در میان موارد دیگر، کل محتوای شبکه جهانی وب )، که اغلب می‌تواند نتایج ضغیف تری را جبران کند.