Tabiiy tilni tushunish

Tabiiy tilni tushunish (NLU) yoki tabiiy tilni talqin qilish (NLI) – bu sunʼiy intellektdagi tabiiy tilga ishlov berishning kichik toʻplami hisoblanib, sunʼiy intellektning vazifasi esa bu yerda mashinada oʻqishni tushunish. Tabiiy tilni tushunish AI uchun yechish zarur boʻlgan qiyin muammo hisoblanadi.

Ushbu sohaning bir necha qoʻllanilish holatlari mavjud boʻlib, ular jamoat orasida iqtisodiy qiziqish uygʻotmoqda. Quyidagilar NLU ning asosiy faoliyat turlari hisoblanadi:

 Avtomatlashtirilgan fikrlash

 Mashina tarjimasi

 Savollarga javob berish

 Yangiliklarni yigʻish

 Matnlarni turkumlashtirish

 Ovozni faollashtirish

 Arxivlash

 Kontent tahlili

Tarixi 
STUDENT dasturi 1964-yilda Daniel Bobrow tomonidan MITda doktorlik dissertatsiyasi uchun yozilgan boʻlib, kompyuter orqali tabiiy tilni tushunishga qaratilgan dastlabki urinishlardan biri edi. Oradan sakkiz yil oʻtgach Jon Makkarti sunʼiy intellekt atamasini ishlab chiqdi, Bobrowning dissertatsiyasida (Kompyuter muammolarini hal qilish tizimi uchun tabiiy tilni kiritish) algebrik soʻz muammolarini yechish uchun kompyuter qanday qilib oddiy tabiiy tilni tushunishi mumkinligini koʻrsatadi.

Bir yil oʻtgach, 1965-yilda MITda Joseph Weizenbaum „ELIZA“ interaktiv dasturini yozdi, u ingliz tilidagi istalgan mavzuda suhbat olib bora olardi, ulardan eng ommabopi psixoterapiya hisoblanadi. ELIZA sintaktik tahlil qilish va kalit soʻzlarni tayyor iboralarga almashtirish orqali ishlardi. Weizenbaum ELIZA ni keng qamrovli bilim bazasi yoki keng lugʻat bilan taʼminlash muammosidan qochdi. Shunga qaramay, ELIZA oddiy loyiha sifatida kutilmaganda mashhur boʻldi hamda uni Ask.com kabi zamonaviy tijorat tizimlarining dastlabki versiyasi sifatida koʻrish mumkin.

1969-yilda Stanford universitetida Roger Schank tabiiy tilni tushunish uchun kontseptual tegishlilik nazariyasini yaratdi.Sydney Lamb taʼsirida boʻlgan ushbu model Schankning Yale universiteti talabalari, jumladan Robert Wilensky, Wendy Lehnert va Janet Kolodner tomonidan qoʻllangan.

1970-yilda William A. Woods kompyuterlarga tabiiy tilni tushunishga yordam berish uchun augmented transition network (kengaytirilgan oʻtish tarmogʻi)ni (ATN) yaratdi. ATNlar birgalikda ishlaydigan oddiy qoidalar toʻplamidan foydalangan holda oldingi yondashuvlarga (phrase structure rules) qaraganda boshqacha (finite state automata) usuldan foydalanganlar. Ushbu ATN va ularning „umumiylashtirilgan ATN“ deb nomlangan takomillashtirilgan versiyasi koʻp yillar davomida mashhur edi.

Stenfordda Winograd keyinchalik Google asoschilaridan biri boʻlgan Larri Peyjga maslahat beradi.1971-yilda Terry Winograd MITda PhD uchun SHRDLU dasturini tamomladi. Bu dastur bolalar bloklari dunyosi haqidagi oddiy inglizcha jumlalarni tushunishi mumkin va bu tushunchadan foydalanib, narsalarni harakatga keltirish uchun robot qoʻlini yoʻnaltiradi. SHRDLU ning muvaffaqiyati ushbu sohadagi tadqiqotlarni kuchaytirdi. Winograd Language as a Cognitive Process (Til kognitiv jarayon sifatida) kitobini nashr etishi bilan bu sohada oʻz hissasini qoʻshishda davom etdi va keyinchalik Stenfordda Google asoschisi Larri Peyjga maslahat berdi.

1970-1980-yillarda SRI Internationaldagi tabiiy tillarni qayta ishlash guruhi ushbu sohada tadqiqot qilish va ishlanmalar yaratishni davom ettirdi. Ushbu tadqiqotlar asosida bir qator tijoriy harakatlar amalga oshirildi, jumladan, 1982-yilda Gary Hendrix tomonidan shakllantirilgan Symantec Corporation dastlab shaxsiy kompyuterlarda maʼlumotlar bazasi soʻrovlari uchun tabiiy til interfeysini ishlab chiqish maqsadida kompaniya sifatida tuzildi. Ammo, sichqoncha bilan boshqariladigan grafik foydalanuvchi interfeyslari paydo boʻlishi bilan Symantec oʻz yoʻnalishini oʻzgartirdi. Bir vaqtning oʻzida bir qator boshqa tijorat harakatlari yuzaga kela boshladi, masalan, Sunʼiy intellekt korporatsiyasida Larry R. Harris va Cognitive Systems korporatsiyasida Roger Schank va uning shogirdlari 1983-yilda Michael Dyer Roger Schank va W.G Lehnertning Yeldagi ishiga oʻxshash boʻlgan BORIS tizimini ishlab chiqdi.

Uchinchi ming yillikda IBM Watson kabi matnlarni tasniflash uchun mashinali oʻqitishdan foydalanadigan tizimlar joriy etildi. Biroq, mutaxassislar ushbu tizimlar matnlarni qay darajada „tushuna olish“ darajasini muhokama qilmoqdalar. Misol uchun, Jon Searl, Watsonning maʼlumot berishiga qaraganda ushbu tizim hattoki savollarni ham tushunmagan.

Imkoniyat va kontekst 
"Tabiiy tilni tushunish" atamasi kompyuter ilovalarining keng doirasini qamrab oladi. Bularga robotlarga qisqa buyruqlar berish kabi oddiy vazifalardan tortib gazeta maqolalari yoki sheʼrlarni toʻliq tushunish kabi murakkab vazifalar ham kiradi. Koʻpgina amaliy ilovalar ikki qarama-qarshi tomonga ajraldi, masalan, elektron pochta xabarlarini avtomatik ravishda tasniflash va ularni kompaniyaga yoʻnaltirish. Ular matnni chuqur tushunishni talab qilmasalar-da, sxemali maʼlumotlar bazalariga asosiy soʻrovlarni boshqarish bilan solishtirganda kattaroq lugʻat va turli jumla tuzilmalarini boshqaradi.

Yillar davomida kompyuterlarga taqdim etilgan tabiiy til yoki ingliz tili tabiatiga mos jumlalarni qayta ishlashga turli xil urinishlar turli darajadagi murakkabliklarda amalga oshirildi. Tabiiy tilni qayta ishlash boʻyicha baʼzi urinishlar tizimni chuqur tushunishga olib kelishi shart emas edi, lekin ular umumiy foydalanish qulayligini oshirdi. Masalan, Wayne Ratliff Vulcan dasturini Star Trek dagi kompyuterdan ilhomlangan inglizcha sintaksis asosida yaratdi. Vulcan dBase tizimiga aylandi, uning foydalanuvchilarga qulay sintaksisi shaxsiy kompyuterlar maʼlumotlar bazasi sanoatini ishga tushirishda muhim rol oʻynadi . Foydalanish oson yoki ingliz tiliga oʻxshash sintaksisga ega tizimlar boy leksikadan foydalanadigan tizimlardan ancha farq qiladi va tabiiy til jumlalari semantikasining ichki tasvirini (koʻpincha birinchi tartibli mantiq sifatida) oʻz ichiga oladi.

Tarkibiy qismi va qurilishi 
Qabul qilingan yondashuvdan qatʼi nazar, koʻpchilik tabiiy tilni tushunadigan tizimlar umumiy tarkibiy qismlarga ega. Bular jumlalarni ichki tasvirga aylantirish uchun til leksikasi, tahlil qilish va grammatik qoidalarni oʻz ichiga oladi. Tegishli ontologiyaga ega boʻlgan keng qamrovli leksikani yaratish katta kuch talab qiladi; Masalan, WordNet leksikonini yaratish koʻp yillik mehnatni talab qildi.

Yana qarang 

 Hisoblash semantikasi
 Kompyuter lingvistikasi
 Diskursni ifodalash nazariyasi
 Chuqur lingvistik ishlov berish
 Tabiiy tilni qayta ishlash tarixi
 Maʼlumotlarni ajratib olish
 Matematika   
 Tabiiy tilga ishlov berish
 Tabiiy tilda dasturlash
 Tabiiy tildagi foydalanuvchi interfeysi
 Siri (dasturiy taʼminot)
 Wolfram Alfa
 Ochiq maʼlumot olish
 Nutqning bir qismini teglash
 Nutqni tanish

Manbalar