**Բնական լեզվի գիտակցում** (**ԲԼԳ**, անգլ.՝ Natural-language understanding (NLU)), կամ **Բնական լեզվի ընկալում** (**ԲԼԸ**, անգլ.՝ Natural-language interpretation (NLI)), մեքենայական ընկալմամբ զբաղվող արհեստական բանականության ոլորտ հանդիսացող բնական լեզվի մշակման ենթաճյուղ։ Բնական լեզվի ընկալումը համարվում է արհեստական բանականության հիմնախնդիրներից մեկը։

Այս ոլորտի նկատմամբ հետաքրքրությունը վերջին շրջանում բավականին մեծացել է։ Այս ոլորտի կիրառական խնդիրներից են ավտոմատ մտածողությունը, մեքենական թարգմանությունը, հարց ու պատասխանը, նորությունների հավաքագրումը, տեքստերի դասակարգումը, ձայնային ակտիվացումը, արխիվացումը և մեծածավալ բովադակության վերլուծությունը։

Բնական լեզվի ընկալումը (այսուհետ՝ ԲԼԸ) տեքստի հետ-մշակումն է, որը օգտագործելով բնական լեզվի մշակման (այսուհետ՝ ԲԼՄ) ալգորիթմները (խոսքի մասերի ճանաչում և այլն) մշակում է համատեքստը բոլոր հնարավոր ճանաչման գործիքների շնորհիվ (ձայնային ավտոմատ ճանաչում, տեսողական ճանաչում, վերջին զրույց, ձայնային ավտոմատ ճանաչման սխալ ըմբռնված բառեր, անհատականացված էջեր)։

[ *<span title="This claim needs references to reliable sources. (January 2019)">մեջբերման կարիք</span>* ]

1964 թ. Դանիել Բոբրոնի կողմից MIT- ում իր թեկնածուական ատենախոսության համար գրված « ՈՒՍԱՆՈՂ» ծրագիրը համակարգչի կողմից բնական լեզվի ընկալման ամենատարածված փորձերից մեկն է։ Ջոն Մաքքարթիի կողմից ներկայացված արհեստական բանականության տերմինի հրապարակումից 8 տարի անց Բոբրուի ատենախոսությունը ( վերնագրված «*Բնական լեզուն որպես համակարգչի օգնությամբ խնդիրների լուծման ներդրում»* ), ցույց տվեց, թե ինչպես համակարգիչը կարող է հասկանալ պարզ բնական լեզուն լուծելու բառային խնդիրներ։

«Բնական լեզվի ընկալում» ընդհանուր տերմինը կարող է կիրառվել բազում համակարգչային առաջադրանքների համար, ինչպես ամենապարզ, համեմատաբար ավելի հեշտ առաջադրանքներից, ինչպիսիք են ռոբոտներին տրված կարճ հրամանները, այնպես էլ բավականին բարդ խնդիրներ, ինչպես օրինակ թերթերի հոդվածների կամ բանաստեղծական հատվածների ամբողջական ընկալում։ Շատ արդիական ծրագրային կիրառումներ գտնվում են երկու ծայրահեղությունների միջև, օրինակ, նամակների ավտոմատ վերլուծության համար տեքստի դասակարգումը և համապատասխան բաժին ուղղորդելը չի պահանջում տեքստի խորը ըմբռնում, մինչդեռ որոշ դեպքերում անհրաժեշտ է բառապաշարի և շարադասության խորը վերլուծություն։

Անկախ օգտագործվող մեթոդից բնական լեզվի ընկալման համակարգերը հիմնականում ունեն ընդհանուր բաղադրիչներ։ Յուրաքանչյուր համակարգի համար անհրաժեշտ է լեզվի բառապաշար, վերլուծական գործիք (parser), ինչպես նաև քերականական կանոններ՝ նախադասությունը մասերի բաժանելու և դրա բովանդակությունը հասկանալու համար։ Հարուստ բառապաշարի կառուցման հարմար անհրաժեշտ են զգալի ջանքեր, *օրինակ*, Wordnet- ի բառապաշարի ձևավորման հիմքում ընկած են հարյուրավոր մարդկանց տարիների աշխատանքը։

Ծանոթագրություններ
------------------

1. ↑  Semaan, P. (2012). Natural Language Generation: An Overview. Journal of Computer Science & Research (JCSCR)-ISSN, 50-57
2. ↑  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.
3. ↑  American Association for Artificial Intelligence *Brief History of AI*  Արխիվացված 2010-03-10 Wayback Machine
4. ↑  Daniel Bobrow's PhD Thesis Natural Language Input for a Computer Problem Solving System.
5. ↑  *Machines who think* by Pamela McCorduck 2004
6. ↑  Russell, Stuart J.; Norvig, Peter (2003), *Artificial Intelligence: A Modern Approach* Prentice Hall, 0-13-790395-2, p. 19
7. ↑  *Computer Science Logo Style: Beyond programming* by Brian Harvey 1997 0-262-58150-7 page 278
8. ↑  *An approach to hierarchical email categorization* by Peifeng Li et al. in *Natural language processing and information systems* edited by Zoubida Kedad, Nadira Lammari 2007 3-540-73350-7