(1940-1960) - 專注于機器翻譯 (MT)

自然語言處理始于 1940 年代。

1948 - 1948 年，第一個可識別的 NLP 應用程序在倫敦伯貝克學院推出。

1950 年代 - 在 1950 年代，語言學和計算機科學之間存在矛盾的觀點。 現在，喬姆斯基開發(fā)了他的第一本書句法結構，并聲稱語言本質上是生成的。

1957 年，喬姆斯基還引入了生成語法的概念，它是基于規(guī)則的句法結構描述。

(1960-1980) - 人工智能 (AI)

從 1960 年到 1980 年，主要的發(fā)展是：

增強轉換網絡 (ATN)

增強轉換網絡是一種能夠識別常規(guī)語言的有限狀態(tài)機。

案例語法

Case Grammar 是 語言學家 Charles J. Fillmore 在 1968 年開發(fā)的。Case Grammar 使用英語等語言通過介詞來表達名詞和動詞之間的關系。

在案例語法中，可以定義案例角色以鏈接某些種類的動詞和對象。

例如： “Neha broke the mirror with the hammer”。 在此示例案例中，語法將 Neha 識別為代理，將鏡像識別為主題，將錘子識別為樂器。

從 1960 年到 1980 年，關鍵系統(tǒng)是：

SHRDLU

SHRDLU 是 Terry Winograd 在

1968-70 年編寫的程序。 它幫助用戶與計算機和移動物體進行通信。

它可以處理諸如“撿綠鈴”之類的指令，也可以回答諸如“黑盒子里有什么”之類的問題。 SHRDLU

的主要重要性在于它顯示了可以組合生成理解自然語言的系統(tǒng)的那些語法、語義和對世界的推理。

月球

LUNAR 是使用 ATN 和 Woods 的程序語義的自然語言數據庫接口系統(tǒng)的經典示例。? 它能夠將復雜的自然語言表達翻譯成數據庫查詢，并且能夠無錯誤地處理 78% 的請求。

1980 - 當前

直到 1980 年，自然語言處理系統(tǒng)都是基于復雜的手寫規(guī)則集。? 1980 年后，NLP 引入了機器學習算法用于語言處理。

1990 年代初，NLP

開始發(fā)展得更快，并取得了良好的過程準確性，尤其是在英語語法方面。? 1990 年還引入了電子文本，為自然語言程序的培訓和檢查提供了很好的資源。

其他因素可能包括具有快速 CPU 和更多內存的計算機的可用性。? 自然語言處理進步背后的主要因素是互聯(lián)網。

現在，現代 NLP 由各種應用組成，如 語音識別、機器翻譯 和 機器文本閱讀 。 當我們結合所有這些應用程序時，它可以讓人工智能獲得世界的知識。 讓我們以亞馬遜 ALEXA 為例，使用這個機器人你可以向 Alexa 提問，它會回復你。