自然语言理解背后的想法并不

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历史上第一个对话机器人  是由约瑟夫·魏森鲍姆 ( ) 于  年至  年间在北美实验室创建的。后来在  世纪  年代一系列能够将信息结构化为计算机可以理解的数据的程序出现后处理能力的提高为  的新用途开辟了道路。尤其是通过引入机器学习算法计算机能够“学习”并定义自己的规则。 进入世纪以来所有技术灯都亮起绿灯推动自动自然语言处理的发展深度学习的深化、计算机计算能力的指数级增长、数据量的爆炸式增长…… 关键是普通用户可以使用的具体应用程序例如年底在 上安装在智能手机上的第一个虚拟助手的出现然后是联网扬声器的出现亚马逊于年谷歌于年 。

自然语言处理如何工作？ 因此新鲜但它在深度学习方面取得了快速进展。这种方法基于“模仿”人脑的人工神经网络的使用。因为“自然”语言很复杂它包含许多难以被 Umm 数据 机器掌握的微妙之处影射、幽默、隐喻、反短语……因此 技术的目标是捕捉这些细微差别并成功地将它们与自主学习结合起来以实现语言转换转化为原始数据生成与用户的交互并创建智能对话。 为此该算法使用递归、模式和相关性来分解人类语言然后从中提取含义。

语篇的构成要素被分类和分割词和词组根据词法被分离和分配功能。因此该程序能够区分名词组、共轭动词、不同的从句、补足语、人、性别、数字等。考虑到多种方法术语频率分析、同一语料库的多个文本中关键词出现比例的比较、上下文研究等以及多个语言级别加工 词法分析 句法分析 语义分析 务实分析。 这正是我们在 的  应用中发现的就像它的  算法一样。  和 将自然语言处理集成到搜索引擎算法中 在自动自然语言处理方面谷歌是一个参考但我们将主要关注如何利用该技术来改变网页的索引和定位过程。