فهم زبان‌های طبیعی

فهم زبان‌های طبیعیNatural-language understanding به صورت خلاصه NLU یا تفسیر زبان‌های طبیعیNatural-language interpretation به صورت خلاصه NLISemaan, P. (2012). Natural Language Generation: An Overview. Journal of Computer Science & Research (JCSCR)-ISSN, 50-57زیرشاخه‌ای از پردازش زبان‌های طبیعی در ساخت هوش مصنوعی است؛ که در زمینهٔ درک مطلب در ماشین‌ها کار می‌کند. فهم زبان‌های طبیعی در ردهٔ سخت‌ترین مسائل هوش مصنوعی دانسته می‌شود.Roman V. Yampolskiy. Turing Test as a Defining Feature of AI-Completeness. In Artificial Intelligence, Evolutionary Computation and Metaheuristics (AIECM) --In the footsteps of Alan Turing. Xin-She Yang (Ed.). pp. 3-17. (Chapter 1). Springer, London. 2013. http://cecs.louisville.edu/ry/TuringTestasaDefiningFeature04270003.pdf

از دید تجاری تمایل زیادی به کار در این زمینه وجود دارد. این تمایل از کاربردهای عملی این فناوری ناشی می‌شود؛ برای نمونه می‌توان به کاربرد در استدلال خودکار،Van Harmelen, Frank, Vladimir Lifschitz, and Bruce Porter, eds. Handbook of knowledge representation. Vol. 1. Elsevier, 2008. ترجمه ماشینی،Macherey, Klaus, Franz Josef Och, and Hermann Ney. "Natural language understanding using statistical machine translation." Seventh European Conference on Speech Communication and Technology. 2001. دسته‌بندی اسناد، جمع‌آوری خبر، پاسخ به پرسش‌ها،Hirschman, Lynette, and Robert Gaizauskas. "Natural language question answering: the view from here." natural language engineering 7.4 (2001): 275-300. فعال سازی با کمک صدا، فهرست بندی و تحلیل محتوا در ابعاد بزرگ اشاره کرد.

فرآیند فهم زبان‌های طبیعی در اصل پس-پردازش یک نوشته‌ است، پس از آنکه الگوریتم‌های پردازش زبان‌های طبیعی روی آن نوشته انجام شد (مانند شناسایی بخش‌های گوناگون یک سخنرانی). NLU معمولاً پس از پردازش زبان‌های طبیعی (NLP) بر روی داده انجام می‌شود تا معنی و مفهوم تکه‌های متن را پیدا کند و مثلاً مقصود گوینده را در فرمان‌های صوتی پیدا کند. معمولاً مورد تحلیل خود توسط ابزارهای تشخیص مانند بازشناسی گفتار به‌دست می‌آید. NLU معمولاً ساختاری از مفاهیم (ontology) مربوط به محصول مورد نظر دارد تا بتواند با استفاده از آن مقصود نویسنده یا خواننده را پیدا کند.

 پیشینه 
برنامهٔ دانش آموز یا STUDENT یکی از نخستین تلاش‌هایی است که برای فهم یک زبان طبیعی توسط رایانه صورت گرفت. این برنامه را دنیل بابرا برای پایان‌نامه دکتری اش در MIT نوشت.American Association for Artificial Intelligence Brief History of AI  Daniel Bobrow's PhD Thesis Natural Language Input for a Computer Problem Solving System.Machines who think by Pamela McCorduck 2004  page 286Russell, Stuart J. ; Norvig, Peter (2003), Artificial Intelligence: A Modern Approach Prentice Hall, , http://aima.cs.berkeley.edu/, p. 19Computer Science Logo Style: Beyond programming by Brian Harvey 1997  page 278 هشت سال پس از او جان مک‌کارتی نشان داد که چگونه می‌توان کاری کرد که رایانه زبان جبری را درک کند.

 جستارهای وابسته 
 استخراج اطلاعات
 متمتیکا
 ولفرم آلفا
 سیری (نرم‌افزار)
 برچسب‌زنی اجزای کلام
 بازشناسی گفتار

 منابع 

رده:پردازش زبان‌های طبیعی
رده:هوش مصنوعی