¿Cuál es la información más difícil de transmitir en lenguaje natural?

Como dirección de investigación en tecnología de procesamiento de información lingüística, el procesamiento del lenguaje natural siempre ha sido uno de los temas centrales en el campo de la inteligencia artificial. En nuestra vida diaria, a veces nos encontramos con casos de oraciones ambiguas o complicadas que intuitivamente tienen sentido, ya que a las computadoras les resulta demasiado difícil comprender el lenguaje humano. Este artículo proporciona una introducción fácil de entender a "¿Cuáles son las dificultades de la PNL" desde cuatro aspectos: la esencia y la clave de la comprensión del lenguaje natural, así como las características y dificultades de la comprensión del lenguaje natural?

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Acerca del autor

Liu Zhiyuan es profesor asociado en el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Tsinghua. Sus intereses de investigación incluyen el procesamiento del lenguaje natural, mapas de conocimiento y computación semántica, computación social y ciencias sociales computacionales.

En primer lugar, la esencia de la comprensión del lenguaje natural es la predicción de estructuras.

Para comprender la dificultad de la comprensión del lenguaje natural, primero debemos observar la naturaleza de la tarea de comprensión del lenguaje natural. Como uno de los tres tipos de información (habla, visión y lenguaje) en los que se centra la inteligencia artificial, el texto en lenguaje natural es un dato no estructurado típico que consta de una serie de símbolos del lenguaje (como los caracteres chinos). Para comprender el significado ideográfico del lenguaje natural, es necesario establecer predicciones de la estructura semántica detrás del texto no estructurado. Por lo tanto, existen muchas tareas para la comprensión del lenguaje natural, que incluyen, entre otras, la segmentación de palabras chinas, el etiquetado de partes del discurso, el reconocimiento de entidades nombradas, la resolución de referencias * * * *, el análisis sintáctico, la anotación de roles semánticos, etc. , tienen que ver con predecir la estructura semántica específica detrás de una secuencia de texto. Por ejemplo, la segmentación de palabras chinas consiste en agregar espacios u otros símbolos a las oraciones sin separación de espacios para marcar los límites de cada palabra en la oración, lo que equivale a agregar cierta información semántica estructural a esta secuencia de texto.