क्या कोई अभी भी वैचारिक निर्भरता सिद्धांत का उपयोग कर रहा है?


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1970 के दशक में कॉन्सेप्चुअल डिपेंडेंसी (सीडी) के साथ भाषा प्रसंस्करण पर रोजर शैंक ने कुछ दिलचस्प काम किया। वह तब कुछ हद तक शिक्षा से जुड़े हुए थे। प्राकृतिक भाषा पीढ़ी (BABEL), कहानी पीढ़ी (TIPSPIN) और अन्य क्षेत्रों में कुछ उपयोगी अनुप्रयोग थे, जिनमें अक्सर व्यक्तिगत वाक्यों के बजाय योजना और एपिसोड शामिल होते थे।

क्या किसी ने सीडी या वेरिएंट का उपयोग जारी रखा है? मैं किसी भी अन्य परियोजनाओं के बारे में नहीं जानता, जो होवी के पॉलीन के अलावा करते हैं, जो सीडी को कहानी बनाने के लिए प्रतिनिधित्व के रूप में उपयोग करता है।

जवाबों:


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क्या कोई अभी भी वैचारिक निर्भरता सिद्धांत का उपयोग कर रहा है?

हाँ। बुहत सारे लोग। प्राकृतिक भाषा में विचारों के संप्रेषण के लिए वैचारिक निर्भरता केंद्रीय होती है।

यहाँ इस सदी के कुछ ही प्रकाशन हैं, जो शंख के काम से संबंधित हैं या संबंधित क्षेत्रों में उनकी दिशा के समानांतर यात्रा कर रहे हैं।

मैं 1992 में हार्टफोर्ड में रोजर स्कैंक से मिला, जो यूनाइटेड टेक्नॉलॉजी रिसर्च सेंटर की एआई लैब और कुछ अन्य फॉर्च्यून 500 कंपनियों द्वारा प्रायोजित व्याख्यान श्रृंखला के दौरान हुआ था। उनका पूरा व्याख्यान AI शोध की कहानियों की एक श्रृंखला थी। मुझे 26 साल बाद की हर कहानी याद है।

डॉ। स्कंक द्वारा प्रस्तावित कहानी आधारित तर्क और स्मृति प्रणालियों के साथ तुलना में खिलौना एनएलपी कार्यान्वयन जो आप आज देखते हैं, वह उन टिप्पणियों की संभावित व्याख्या के रूप में है जो मानव मुखर संचार के बारे में बताई जा सकती हैं।

शिक्षा में उनके द्वारा स्थानांतरित किए गए कारण का अनुमान लगाना आसान है। उनकी प्राकृतिक भाषा और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के विचार लगभग एक सदी पहले थे और अधिकांश लोगों के सिर पर थे जो मेरे साथ व्याख्यान में थे।

यदि आप और मैं उसकी कहानी-आधारित तर्क और स्मृति प्रस्तावों को सम्मोहक पाते हैं, तो हम संभवत: एक सदी बहुत जल्दी और वर्तमान के अधिकांश दिन एनएलपी क्षेत्र में शीर्ष पर आ जाएंगे। 1980 के दशक में प्रयोगशालाओं में से अधिकांश ने स्कंक को परेशान किया, और जो लोग आज की प्रौद्योगिकी संस्कृति में आराम से फिट होते हैं, वे उसे अप्रासंगिक पाते हैं।

एन आर्बर में मिशिगन विश्वविद्यालय से एक परियोजना पर मैंने जिन लोगों के साथ बातचीत की, उनमें से कुछ भी उनके काम को अप्रासंगिक नहीं पाते हैं, और उनका काम उन दिशाओं में है जो उन्होंने संकेत दिए थे। दुर्भाग्यवश क्लाइंट NDA ने उस परियोजना के बारे में और टिप्पणी करने से मुझे प्रतिबंधित कर दिया।

कारण हमें नहीं करना चाहिए और अंततः इस विचार को नहीं छोड़ना चाहिए कि हम कहानियों में संवाद करते हैं क्योंकि यह सही है। जब कोई व्यक्ति कहता है, "यह मुझे भ्रमित करना चाहता है," या, "मैं भी तुमसे प्यार करता हूँ," "आधुनिक" तकनीकों का उपयोग करने वाले उन वाक्यों का प्रत्यक्ष प्रतिमान विचार के दिमाग में विचार के एक सही पुनर्निर्माण से निकटता से संबंधित नहीं है। वक्ता। दोनों वाक्यों में अन्योन्याश्रय के एक वैचारिक ढेर का संदर्भ है जिसे हम एक कहानी कहते हैं।

अगर दो "पार्टी गर्ल्स" एक बोर्गोर कॉन्सर्ट में लेडीज़ रूम में होती हैं और एक कहता है, "हैंड मी रोल," शब्द की व्याख्या, "रोल," वैचारिक रूप से निर्भर है। यदि स्पीकर स्टाल में है तो इसका मतलब एक बात है। अगर सिंक पर इसका मतलब दूसरा है।

हमेशा अनुसंधान समुदाय के कुछ खंड होंगे जो इसे समझते हैं। जो लोग पैसे की बचत करने वाले ऑटोमैटोन का निर्माण नहीं करते हैं, जो आपके व्यवसाय के फोन कॉल का जवाब देंगे, लेकिन वे आपको ग्राहक संबंधों के पैटर्न पर एक सिर नहीं देंगे जो एक नीतिगत मुद्दे की ओर इशारा करते हैं।

ये खिलौना एनएलपी एजेंट, जब तक कि वे क्षमताओं का विकास नहीं करते हैं, डॉ। स्कंक ने प्रस्तावित किया, ग्राहकों के साथ फोन पर बातचीत से नहीं पहचाना जाएगा कि उत्पाद या सेवा वृद्धि एक अवसर है जिसका शोषण किया जा रहा है, और वे आपको एक कहानी नहीं बताएंगे जो आपको मना लेगी कि आप इस अवसर को भुनाने के लिए सबसे पहले लाभान्वित होंगे।


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यद्यपि इस मॉडल ने एनएलपी और एनएलयू की हमारी वर्तमान समझ में योगदान देने में महत्वपूर्ण भूमिका निभाई, यह अब उत्पादन प्रणालियों में उपयोगी नहीं है और वर्तमान में कोई भी सफल वाणिज्यिक उत्पाद इस दृष्टिकोण का पालन नहीं करता है।

सीडीटी में लक्ष्य एक एआई सिस्टम को डिजाइन करना था जो वाक्यों से तार्किक निष्कर्ष निकाल सकता है। इस प्रणाली में लक्ष्य को इनपुट में प्रयुक्त शब्दों से स्वतंत्र करना था।

सीडीटी ने टोकन का उपयोग करके वाक्य तैयार किए हैं जैसे: स्थान, समय, वास्तविक विश्व क्रियाएं और वास्तविक दुनिया की वस्तुएं। हालाँकि, जब कम्प्यूटेशनल शक्ति अधिक सामान्य और कम खर्चीली हो गई, तो ब्याज को सांख्यिकीय मॉडल में बदल दिया गया, जो अब पिछले नियम प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन कर रहे थे।

सीडीटी जैसे नियम आधारित दृष्टिकोणों के साथ समस्या यह है कि उन्हें भाषाई नियमों के मैन्युअल विकास की आवश्यकता होती है जो कि महंगा हो सकता है और जो आमतौर पर अन्य भाषाओं के लिए सामान्य नहीं होता है।

दूसरी ओर, सांख्यिकीय दृष्टिकोण मानव भाषा संसाधनों (बहुभाषी पाठ्य सामग्री) का अधिक कुशलता से उपयोग करते हैं। एक नियम आधारित दृष्टिकोण का उपयोग करने के बजाय, सांख्यिकीय मॉडल इनपुट डेटा बनाने वाली सुविधाओं को वास्तविक भार संलग्न करने के आधार पर नरम संभाव्य निर्णय लेते हैं। (विकिपीडिया एनएलपी)

मानव भाषा संसाधनों के इस कुशल उपयोग से एक मॉडल होता है जो अधिक सटीक और मजबूत होता है विशेषकर जब अपरिचित इनपुट या इनपुट में त्रुटियां होती हैं। सांख्यिकीय मॉडल भी अन्य भाषाओं में अच्छी तरह से सामान्यीकृत होते हैं।


आपके जवाब के लिए धन्यवाद; मुझे सांख्यिकीय मॉडल और उनके गुणों के बारे में पता है, लेकिन इस सवाल के लिए मुझे केवल सीडीटी में दिलचस्पी थी!
ओलिवर मेसन

विषय शोध और उत्तर देने का आनंद था। मैंने तुलना के लिए अंत में सांख्यिकीय मॉडल पेश किए, हालांकि मैं पूरी तरह से आपकी बात मानता हूं।
सेठ सिम्बा
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