Natūralios kalbos apdorojimas: Skirtumas tarp puslapio versijų

* Sakiniai ''Mes davėme beždžionėms kriaušių, nes jos buvo alkanos.'' ir ''Mes davėme beždžionėms kriaušių, nes jos buvo persirpusios.'' turi vienodą gramatinę struktūrą, tačiau pirmame sakinyje ''jos'' nurodo į beždžiones, o antrame ''jos'' nurodo į kriaušes, todėl sakinys negali būti suprastas teisingai nežinant kriaušių ir beždžionių savybių ir elgesio.

 

 

;Žodžių ribų atpažinimas : Kalbant, žodžiai dažnai nėra atskiriami vienas nuo kito; kur atskirti [[Žodis|žodžius]] dažnai priklauso nuo to, kuris pasirinkimas tinka labiau gramatiškai ir pagal kontekstą

;Reiškinių konstatavimas ir sakymų planai : Dažnai sakinių reikšmė yra netiesioginė. Pavyzdžiui, normali reakcija į sakinį „Ar galite paduoti puoduką?“ yra paduoti poduką, nekorektiška būtų tiesiog atsakyti „taip“, šiek tiek tinkamesnis yra paneigimas „ne“. Dar geriau paneigimą išreikšti sakiniu „Ne, deja, aš jo nematau.“

 

Statistinis natūralios kalbos apdorojimas naudoja [[Stochastika|stochastinį]], [[Tikimybė|tikimybinį]] ir [[Statistika|statistinį]] metodus sprendžiant aukščiau aprašytas problemas, ypač tas, kurios kyla apdorojant ilgus nevienareikšmiškus sakinius dėl ko apdorojimo kelių gali būti šimtai ar tūkstančiai. Tinkamiausiai reikšmei nusatyti dažnai naudojami [[Rinkinių modeliai|rinkinių]] (corpora) ir [[Markovo modelai]].

 

Statistinio natūralios kalbos apdorojimo technologija iš esmės išplaukia iš [[Sistemos mokymasis|sistemos mokymosi]] ir [[Duomenų išgavimas|duomenų išgavimo]] (data mining), kurios abi yra [[Dirbtinis intelektas|dirbtinio intelekto]] sritys tiriančios mokymąsi.

 

 

: [http://www.alicebot.org/ A.L.I.C.E – bendravimo sistema]

: [http://www.aaai.org/AITopics/html/natlang.html Natūralios kalbos apdorojimas]