संगणकीय भाषाविज्ञान

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अभिकलनात्मक भाषाविज्ञान 2020 के बाद से या तो प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण या भाषा प्रौद्योगिकी का लगभग पर्याय बन गया है, जिसमें बड़े भाषा मॉडल जैसे गहन शिक्षण दृष्टिकोण सम्मिलित हैं, जिन्होंने इस क्षेत्र में पहले उपयोग किए गए अधिकांश विशिष्ट दृष्टिकोणों को प्रतिस्थापित कर दिया है।

इतिहास

कुल मिलाकर आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (एआई) में और विशेष रूप से मशीन अनुवाद में नियम-आधारित दृष्टिकोणों की असफलता के बाद, डेविड हेज़[1] ने इस शब्द को प्रवर्तित किया जिससे क्षेत्र को एआई से भिन्न किया जा सके, और उन्होंने 1970 और 1980 में अभिकलनात्मक भाषाविज्ञान एसोसिएशन (एसीएल) और अभिकलनात्मक भाषाविज्ञान पर अंतर्राष्ट्रीय समिति (आईसीसीएल) की संस्थापन की।

उत्पत्ति

1950 के दशक में संयुक्त राज्य अमेरिका में विदेशी भाषाओं, विशेष रूप से रूसी वैज्ञानिक पत्रिकाओं के पाठों को स्वचालित रूप से अंग्रेजी में अनुवाद करने के लिए कंप्यूटर का उपयोग करने के प्रयासों के बाद से यह क्षेत्र कृत्रिम बुद्धिमत्ता के साथ ओवरलैप हो गया।[2] चूँकि नियम-आधारित दृष्टिकोण मनुष्यों की तुलना में अंकगणितीय गणनाओं को बहुत तेज़ और अधिक सटीक बनाने में सक्षम थे, उस समय ऐसा माना गया था कि यह केवल थोड़ी सी देर में ही हो सकता है जब वे भाषा को प्रोसेस करना प्रारंभ कर सकेंगे। [3]

उस समय ऐसा लगता था कि पहले दोनों भाषाओं की व्याकरण, समास विशेषक या शब्द रूपों की व्याकरण और वाक्य संरचना को सीखना आवश्यक है, जिससे आप उन दोनों के बीच अनुवाद कर सकें। वाक्यविन्यास को समझने के लिए, किसी को शब्दार्थ और शब्दकोष या 'शब्दावली' को भी समझना होगा, और यहां तक ​​कि भाषा के उपयोग की व्यावहारिकता को भी समझना होगा। भाषाओं के बीच अनुवाद के प्रयास के रूप में जो प्रारंभ हुआ वह प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के बहुत व्यापक क्षेत्र में विकसित हुआ।[4]


प्रतिरूपण भाषा अधिग्रहण

भाषा अधिगम के दौरान, बच्चों को बड़े हिस्से में केवल सकारात्मक प्रमाणिका के अभियांत्रिकीकरण में रुचि होती है,[5] अर्थात सही रूप क्या होता है केवल वही प्रमाण दिया जाता है, और गलत क्या होता है उसके लिए कोई प्रमाण नहीं दिया जाता है।,[6] उस समय के प्रारूपों के लिए यह एक सीमा थी क्योंकि अब उपलब्ध गहन शिक्षण प्रारूप1980 के दशक के अंत में उपलब्ध नहीं थे।[7]

प्रदर्शित हुआ है कि भाषाएँ सामान्य प्रविष्टि के संयम विकसित होने के साथ-साथ बच्चे की मेमोरी में सुधार और दीर्घकालिक ध्यानक्षमता की दर से सीखी जा सकती है,[8] जिससे मानव शिशु और बच्चों में भाषा अधिगम की लंबी अवधि का कारण स्पष्ट होता है।[8]

भाषाई सिद्धांतों का परीक्षण करने के लिए रोबोट का उपयोग किया गया है।[9] बच्चों की तरह सीखने की सक्षमता के साथ, मॉडल्स का निर्माण उपलब्धि मॉडल पर आधारित किया गया था, जिसमें क्रियाओं, प्रतिदृश्यों, और प्रभावों के बीच मैपिंग बनाए गए थे और उन्हें बोली गई शब्दों से जोड़ा गया था। महत्वपूर्ण बात यह थी कि ये रोबोट बिना व्याकरणिक संरचना की आवश्यकता के कार्यकारी शब्द-से-अर्थ मैपिंग्स प्राप्त कर सकते थे।[10]

मूल्य समीकरण और पॉलिया अर्ण गतिकी का उपयोग करके, शोधकर्ताओं ने एक प्रणाली बनाई है जो न केवल भाषात्मक विकास की भविष्यवाणी करती है बल्कि आधुनिक-दिन की भाषाओं के जैविक इतिहास में भी परिप्रेक्ष्य प्रदान करती है।

एनोटेट निगम

अंग्रेजी भाषा का सूक्ष्मता से अध्ययन करने के लिए एक टिप्पणीत पाठ संग्रह की आवश्यकता थी। पेन ट्रीबैंक[11]उनमें से एक सबसे अधिक प्रयुक्त संग्रह था। इसमें आईबीएम कंप्यूटर मैनुअल्स, लिखित टेलीफोन बातचीतें, और अन्य पाठ सम्मिलित थे, जिनमें कुल मिलाकर अमेरिकन अंग्रेज़ी के लगभग 4.5 मिलियन शब्द थे, जिन्हें भाषा के हिस्से की टैगिंग और वाक्यांश व्याकरण का उपयोग करके चिह्नित किया गया था।

अभिकलनात्मक विधियों का उपयोग करते हुए, जापानी वाक्य कॉर्पोरा का विश्लेषण किया गया और वाक्य की लंबाई के संबंध में लॉग-सामान्यता का एक पैटर्न पाया गया।[12]


चॉम्स्की के सिद्धांत

चॉम्स्की के सामान्य रूप के सिद्धांत के बिना "सामान्यीकृत संस्करण" सीखे बिना और "अटक जाने" के साथ कैसे एक शिशु एक "गैर-सामान्य व्याकरण" को सीखता है, इसे समझने के लिए प्रयास किए गए हैं।[6]

यह भी देखें

संदर्भ

  1. ↑ "मृत सदस्य". ICCL members. Archived from the original on 17 May 2017. Retrieved 15 November 2017.
  2. ↑ John Hutchins: Retrospect and prospect in computer-based translation. Proceedings of MT Summit VII, 1999, pp. 30–44.
  3. ↑ Arnold B. Barach: Translating Machine 1975: And the Changes To Come.
  4. ↑ Natural Language Processing by Liz Liddy, Eduard Hovy, Jimmy Lin, John Prager, Dragomir Radev, Lucy Vanderwende, Ralph Weischedel
  5. ↑ Bowerman, M. (1988). The "no negative evidence" problem: How do children avoid constructing an overly general grammar. Explaining language universals.
  6. ↑ 6.0 6.1 Braine, M.D.S. (1971). On two types of models of the internalization of grammars. In D.I. Slobin (Ed.), The ontogenesis of grammar: A theoretical perspective. New York: Academic Press.
  7. ↑ Powers, D.M.W. & Turk, C.C.R. (1989). Machine Learning of Natural Language. Springer-Verlag. ISBN 978-0-387-19557-5.
  8. ↑ 8.0 8.1 Elman, Jeffrey L. (1993). "Learning and development in neural networks: The importance of starting small". Cognition. 48 (1): 71–99. doi:10.1016/0010-0277(93)90058-4. PMID 8403835. S2CID 2105042.
  9. ↑ Salvi, G.; Montesano, L.; Bernardino, A.; Santos-Victor, J. (2012). "Language bootstrapping: learning word meanings from the perception-action association". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part B: Cybernetics. 42 (3): 660–71. arXiv:1711.09714. doi:10.1109/TSMCB.2011.2172420. PMID 22106152. S2CID 977486.
  10. ↑ Gong, T.; Shuai, L.; Tamariz, M. & Jäger, G. (2012). E. Scalas (ed.). "Studying Language Change Using Price Equation and Pólya-urn Dynamics". PLOS ONE. 7 (3): e33171. Bibcode:2012PLoSO...733171G. doi:10.1371/journal.pone.0033171. PMC 3299756. PMID 22427981.
  11. ↑ Marcus, M. & Marcinkiewicz, M. (1993). "Building a large annotated corpus of English: The Penn Treebank" (PDF). Computational Linguistics. 19 (2): 313–330. Archived (PDF) from the original on 2022-10-09.
  12. ↑ Furuhashi, S. & Hayakawa, Y. (2012). "जापानी वाक्य लंबाई के वितरण की असामान्यता". Journal of the Physical Society of Japan. 81 (3): 034004. Bibcode:2012JPSJ...81c4004F. doi:10.1143/JPSJ.81.034004.


अग्रिम पठन


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