发布网友 发布时间:2022-04-23 20:58
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热心网友 时间:2023-09-21 12:19
最早的自然语言理解方面的研究工作是机器翻译。1949年,美国人威弗首先提出了机器翻译设计方案。20世纪60年代,国外对机器翻译曾有大规模的研究工作,耗费了巨额费用,但人们当时显然是低估了自然语言的复杂性,语言处理的理论和技术均不成热,所以进展不大。主要的做法是存储两种语言的单词、短语对应译法的大辞典,翻译时一一对应,技术上只是调整语言的同条顺序。但日常生活中语言的翻译远不是如此简单,很多时候还要参考某句话前后的意思。
大约90年代开始,自然语言处理领域发生了巨大的变化。这种变化的两个明显的特征是:
(1)对系统输入,要求研制的自然语言处理系统能处理大规模的真实文本,而不是如以前的研究性系统那样,只能处理很少的词条和典型句子。只有这样,研制的系统才有真正的实用价值。
(2)对系统的输出,鉴于真实地理解自然语言是十分困难的,对系统并不要求能对自然语言文本进行深层的理解,但要能从中抽取有用的信息。例如,对自然语言文本进行自动地提取索引词,过滤,检索,自动提取重要信息,进行自动摘要等等。
同时,由于强调了“大规模”,强调了“真实文本”,下面两方面的基础性工作也得到了重视和加强。
(1)大规模真实语料库的研制。大规模的经过不同深度加工的真实文本的语料库,是研究自然语言统计性质的基础。没有它们,统计方法只能是无源之水。
(2)大规模、信息丰富的词典的编制工作。规模为几万,十几万,甚至几十万词,含有丰富的信息(如包含词的搭配信息)的计算机可用词典对自然语言处理的重要性是很明显的。