
_START_ARTICLE_
Sprogteknologi
_START_SECTION_
Baggrund
_START_PARAGRAPH_
NLP som forskningsområde startede generelt i 1950erne, selvom der findes_NEWLINE_enkelte tidligere forekomster. I 1950 udgav Alan Turing sin berømte_NEWLINE_artikel, Computing Machinery and Intelligence som foreslår hvad man i_NEWLINE_dag kalder for Turing-testen som et kriterium for intelligens._NEWLINE_Dette kriterium går ud på at et computerprogram skal kunne udgive sig for at_NEWLINE_være et menneske i en skriftlig samtale mellem en menneskelig dommer, sådan at_NEWLINE_dommeren ikke med overvejende sandsynlighed kan afgøre om samtalen er med et_NEWLINE_menneske eller en computer på basis af samtalens indhold._NEWLINE_Georgetown-IBM-eksperimentet i 1954 gik ud på automatisk at oversætte over_NEWLINE_60 sætninger fra russisk til engelsk. Forfatterne påstod dengang at_NEWLINE_maskinoversættelse ville være et løst problem inden for tre til fem år, selvom_NEWLINE_udviklingen viste sig at gå meget langsommere. Da man i 1966 udgav_NEWLINE_ALPAC-rapporten hvor man konkluderede at de seneste ti års forskning ikke_NEWLINE_havde været så frugtbar, som man forventede, faldt den økonomiske støtte_NEWLINE_dramatisk. Indtil 1980erne var forskningsområdet mindre aktivt. Da blev de_NEWLINE_første statistiske maskinoversættelsessystemer udviklet._NEWLINE_Blandt mere velkendte NLP-systemer fra 1960erne fandtes SHRDLU, som_NEWLINE_arbejdede i begrænsede blokverdener med begrænsede ordforråd, ELIZA,_NEWLINE_som var en simulering af en Rogeriansk psykoterapeut, skrevet af_NEWLINE_Joseph Weizenbaum i perioden 1964-1966. Næsten uden information om hvordan_NEWLINE_mennesker tænker eller føler er programmet ELIZA i stand til at udvise nærmest_NEWLINE_menneskelig interaktion i form af spørgsmål. For eksempel kan en patient_NEWLINE_sige "My head hurts," hvortil ELIZA kunne svare "Why do you say your head_NEWLINE_hurts?"_NEWLINE_I 1970erne blev flere konceptuelle ontologier udgivet, som var samlinger_NEWLINE_af viden om den virkelige verden struktureret i form af data som et program_NEWLINE_kunne behandle. Nogle eksempler er MARGIE (Schank, 1975), SAM (Cullingford,_NEWLINE_1978), PAM (Wilensky, 1978), TaleSpin (Meehan, 1976), QUALM (Lehnert, 1977),_NEWLINE_Politics (Carbonell, 1979), og Plot Units (Lehnert 1981). I denne tid blev der_NEWLINE_også skrevet mange chatbots som fx PARRY, Racter og_NEWLINE_Jabberwacky._NEWLINE_Indtil 1980erne var de fleste NLP-systemer baseret på komplekse mængder af_NEWLINE_håndskrevne regler. I starten af 1980erne skete en revolution i form af_NEWLINE_maskinlæringsalgoritmer til sprogbehandling. Dette skete som resultat af_NEWLINE_den tids øgede regnekraft og at Chomskianske lingvistiske_NEWLINE_teorier, hvori man generelt affordrer den korpuslingvistik som anvendes_NEWLINE_inden for maskinlæring, aftog i dominans._NEWLINE_Nogle af de tidligste maskinlæringsalgoritmer såsom beslutningstræer_NEWLINE_resulterede i systemer med if-then-regler som svarer meget til de_NEWLINE_eksisterende systemer med håndskrevne regler. Efterfølgende har man dog i_NEWLINE_stigende grad fokuseret på statistiske modeller hvor man anvender blødere,_NEWLINE_probabilistiske afgørelser. -- ***Her mangler noget om cache-baserede systemer***_NEWLINE_Mange af de tidlige fremskridt inden for NLP skete inden for_NEWLINE_maskinoversættelse, blandt andet hos IBM Research hvor gradvist mere_NEWLINE_komplicerede statistiske modeller blev udviklet. Her bliver flersprogede_NEWLINE_korpusser anvendt fra blandt andet Canadas parlament og EU, da man her_NEWLINE_har regler om at alle lovtekster skal oversættes til alle medlemslandenes_NEWLINE_officielle sprog. En stor begrænsning i korpusbaserede systemer er at disse_NEWLINE_korpusser er dyre og svære at lave. Derfor er et forskningsområde opstået til_NEWLINE_at lære mere effektivt fra begrænsede mængder af data._NEWLINE_Senere forskning har fokuseret på læringsalgoritmer der er usuperviserede,_NEWLINE_hvor man ikke på forhånd har annoteret sit korpus med sit ønskede resultat,_NEWLINE_eller semi-superviserede, hvor man kun delvist annoterer sit korpus. Dette gør_NEWLINE_resultatet mere upræcist, men til gengæld har man en gigantisk mængde af_NEWLINE_ikke-annoteret data, for eksempel i form af World Wide Web, så man kan_NEWLINE_kompensere for kvaliteten.