自然语言处理的发展简史,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。

2008年后人们逐渐引入什么来研究自然语言处理?

2008年后,人们逐渐引入深度学习来研究自然语言处理,在机器翻译、问答系统、阅读理解等领域取得了一定成功。

人们先是,把深度学习用于特征计算或者建立一个新的特征,然后在原有的统计学习框架下体验效果。比如,搜索引擎加入了深度学习的检索词和文档的相似度计算,以提升搜索的相关度。自2014年以来,人们尝试直接通过深度学习建模,进行端对端的训练。

计算机视觉和自然语言处理,哪个更具有发展前景呢,还是各有千秋?

这个怎么讲呢?这两个领域都是人工智能产业范畴,好比再问饭好吃 还是菜好吃一样。

客观的讲这两个都是未来 使用最多和交互最频繁的技术核心。因为人为交互都是靠的自然语言,观看提取信息都欧式靠的的是视觉识别。那就不难解释这两个都很重要,各有千秋了,如果你选择专业和发展的话,建议选择自然语言处理,因为这块目前还是有非常大的前景,因为这块的技术成长和应用比较慢,潜力大。

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