自然语言处理模型有哪些,自然语言处理的相关研究最早是从什么开始的?

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自然语言处理的相关研究最早是从什么开始的?

自然语言处理 应该是兴起于翻译 NLP=自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。

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。

自然语言处理的技术难点?

自然语言处理技术难点主要有语义理解、语法分析、语音识别、机器翻译等。

语义理解涉及到如何理解文本中的语义,语法分析涉及到如何识别文本中的语法结构,语音识别涉及到如何将语音转换为文本,机器翻译涉及到如何将一种语言翻译成另一种语言。这些技术都需要大量的数据和算法来支持,而且还需要解决大量的技术问题,才能达到较高的准确率。

平衡语料库是什么?

平衡语料库是按照事先确定好的某种重要标准,把每个子类的文本按照一定比例收集到语料库。在统计自然语言处理中,通常把感兴趣的某个领域的大量数据收集起来作为语料库,不管这些数据是怎么构造的。

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