Эволюция методов обработки естественного языка
https://doi.org/10.17726/philIT.2024.2.4
Аннотация
Обработка естественного языка (Natural language processing, NLP) претерпела значительные изменения в своей методике, что отражает прогресс в области вычислительных технологий и когнитивных исследований. В данном обзоре мы осветим ключевые моменты эволюции методов анализа естественного языка. В статье затрагивается тема первых разработанных систем NLP, приведены обоснования причин сложности некоторых обрабатываемых текстов и возможной глубины анализа. Кроме того, здесь описаны не только методы NLP до и после GPT-революции, но и современные тенденции и перспективы в сфере обработки естественного языка. Статья позволяет проследить, как менялось представление о тексте на естественном языке в ходе развития компьютерных методов анализа, а также разобраться, чем является текст в зеркале обработки естественного языка, что в действительности является предметом исследования обработки естественного языка и чего нельзя увидеть глазами простого исследователя, не использующего методы NLP.
Об авторе
А. Ю. Беседина
Пятигорский государственный университет
Россия
Россия
Беседина Анастасия Юрьевна, студентка 1-го курса магистратуры кафедры теории и практики перевода Института переводоведения, русистики и многоязычия
Пятигорск
Список литературы
1. Большакова Е. И., Клышинский Э. С., Ландэ Д. В., Носков А. А., Пескова О. В., Ягунова Е. В. Автоматическая обработка текстов на естественном языке и компьютерная лингвистика: учеб. пособие. М.: МИЭМ, 2011. 272 с.
2. Гольдберг Й. Нейросетевые методы в обработке естественного языка. Пер. с англ. А. А. Слинкина. М.: ДМК Пресс, 2019. 282 с.
3. Леонтьева Н. Н. Автоматическое понимание текстов: системы, модели, ресурсы: учеб. пособие. М.: ИЦ «Академия», 2006. 304 с.
4. Manning C. D., Schütze H. Foundations of Statistical Natural Language Processing, 8, [print.]-е изд. Cambridge, Massachusetts: The MIT Press, 2005. 720 p.
5. Bird S., Klein E., Loper E. Natural language processing with Python. 1st ed-е изд. Beijing; Cambridge [Mass.]: O’Reilly, 2009. 479 c.
6. Тюрина Д. А., Пальмов С. В. Применение нейронных сетей в обработке естественного языка // Журнал прикладных исследований. 2023. № 7. C. 158-162.
7. Jackson P., Moulinier I. Natural Language Processing for Online Applications: Text Retrieval, Extraction and Categorization // Computational Linguistics. 2003. № 29. P. 510-511.
8. Jelinek F. Statistical methods for speech recognition. Cambridge (GB): MIT press, 1998. 305 p.
9. Jurafsky D., Martin J. H. Speech and Language Processing An Introduction to Natural Language Processing, Computational Linguistics, and Speech Recognition. 2023. 636 p.
10. Kumar L.A., Renukay D. K. Deep learning approach for natural language processing, speech, and computer vision: techniques and use cases. First edition-е изд., Boca Raton, FL: CRC Press, 2023. 246 p.
11. Garg M., Kumar S. Natural language processing and information retrieval: principles and applications. London, New York: CRC Press, 2024. 271 p.
12. Manning C. D., Raghavan P., Schütze H. Introduction to information retrieval. Cambridge: Cambridge university press, 2008. 528 p.
13. Everaert M. B. H., Huybregts M.A. C., Chomsky N., Berwick R. C., Bolhuis J. J. Structures, not strings: Linguistics as part of the cognitive sciences // Trends in Cognitive Sciences. 2015. № 19(12). P. 729-743.
14. Mihalcea R., Radev D. Graph-based natural language processing and information retrieval. Cambridge; New York: Cambridge University Press, 2011. 192 p.
15. Rothman D. Transformers for natural language processing and computer vision: explore generative AI and large language models with Hugging Face, ChatGPT, GPT-4V, and DALL-E3. Third edition, revised publication Sept 2024-е изд., Birmingham, UK Mumbai: Packt Publishing Ltd, 2024. 693 p.
Рецензия
Для цитирования:
Беседина А.Ю. Эволюция методов обработки естественного языка. Философские проблемы информационных технологий и киберпространства. 2024;(2):52-63. https://doi.org/10.17726/philIT.2024.2.4
For citation:
Besedina A.Yu. Evolution of natural language processing methods. Philosophical Problems of IT & Cyberspace (PhilIT&C). 2024;(2):52-63. (In Russ.) https://doi.org/10.17726/philIT.2024.2.4
Просмотров:
221
Послать статью по эл. почте 