Linguistic Resources for Natural Language Processing: On the Necessity of Using Linguistic Methods to Develop NLP Software In recent years, the field of natural language processing (NLP) has seen a significant shift towards empirical data-driven neural network-based probabilistic and statistical methods. The development of chatbots like OpenAI's ChatGPT and Google's Bard, as well as Microsoft's Sydney chatbots, has garnered a lot of attention for their ability to provide detailed answers across multiple knowledge domains. However, this trend has led to a decline in the study of what constitutes common intelligence and how intelligent agents construct scenarios to solve various problems. Instead, most researchers in NLP today focus on developing systems that extract solutions from massive databases, often neglecting the development of formalized dictionaries and grammars. While these empirical methods have their value, this volume aims to rehabilitate the linguistic approach to NLP by highlighting its limitations and flaws. The editor of this volume argues that the overreliance on training corpora to develop NLP applications, even for simple tasks such as automatic taggers and parsers, is not only insufficient but also misleading. These methods do not provide any insight into the nature of language and its structure, which is essential for understanding human communication. The author contends that the lack of understanding of language structure hinders the development of more sophisticated NLP applications that can truly mimic human thought processes.

Linguistic Resources for Natural Language Processing: On the Needness of Using Linguistic Methods to Development NLP Software В последние годы в области обработки естественного языка (NLP) произошел значительный сдвиг в сторону эмпирических нейросетевых вероятностных и статистических методов на основе данных. Развитие чат-ботов, таких как ChatGPT от OpenAI и Bard от Google, а также сиднейских чат-ботов от Microsoft, привлекло большое внимание благодаря их способности предоставлять подробные ответы в нескольких областях знаний. Однако эта тенденция привела к упадку в изучении того, что составляет общий интеллект и как интеллектуальные агенты конструируют сценарии для решения различных проблем. Вместо этого большинство исследователей НЛП сегодня сосредотачиваются на разработке систем, извлекающих решения из массивных баз данных, часто пренебрегая разработкой формализованных словарей и грамматик. Хотя эти эмпирические методы имеют свою ценность, этот том направлен на реабилитацию лингвистического подхода к НЛП путем выделения его ограничений и недостатков. Редактор этого тома утверждает, что чрезмерная зависимость от обучения корпусов разработке NLP-приложений даже для простых задач, таких как автоматические теггеры и парсеры, не только недостаточна, но и вводит в заблуждение. Эти методы не дают никакого понимания природы языка и его структуры, что существенно для понимания человеческого общения. Автор утверждает, что отсутствие понимания языковой структуры препятствует разработке более сложных NLP-приложений, которые могут действительно имитировать мыслительные процессы человека.

Ressources linguistiques pour le traitement des langues naturelles : On the Needness of Using Linguistic Methods to Development NLP Software Ces dernières années, le traitement du langage naturel (NLP) a connu un changement important vers les neurones empiriques méthodes probabilistes et statistiques basées sur les données. développement de chatbots tels que ChatGPT d'OpenAI et Bard de Google, ainsi que les chatbots de Sydney de Microsoft ont attiré l'attention en raison de leur capacité à fournir des réponses détaillées dans plusieurs domaines de connaissances. Cependant, cette tendance a entraîné un déclin dans l'étude de ce qui constitue l'intelligence générale et comment les agents intellectuels conçoivent des scénarios pour résoudre divers problèmes. Aujourd'hui, la plupart des chercheurs du PNL se concentrent sur le développement de systèmes qui tirent des solutions de bases de données massives, négligeant souvent le développement de dictionnaires et de grammaires formalisés. Bien que ces méthodes empiriques aient leur valeur, ce volume vise à réhabiliter l'approche linguistique de la PNL en mettant en évidence ses limites et ses inconvénients. L'éditeur de ce volume affirme que la dépendance excessive à la formation des boîtiers de développement d'applications NLP, même pour des tâches simples telles que les taggers automatiques et les parsers, est non seulement insuffisante, mais aussi trompeuse. Ces méthodes ne permettent pas de comprendre la nature du langage et sa structure, ce qui est essentiel à la compréhension de la communication humaine. L'auteur affirme que le manque de compréhension de la structure linguistique empêche le développement d'applications NLP plus complexes qui peuvent vraiment imiter les processus de pensée de l'homme.

Recursos lingüísticos para el Proceso de nguaje Natural: En la Needness de los Métodos Lingüísticos de Uso para el Desarrollo Software NLP En los últimos en el campo del procesamiento de lenguaje natural (NLP) se ha producido un cambio significativo hacia métodos empíricos neurosetarios probabilísticos y estadísticos basados en datos. desarrollo de los chatbots como ChatGPT de OpenAI y Bard de Google, así como los chatbots de Sídney de Microsoft, han atraído mucha atención debido a su capacidad para proporcionar respuestas detalladas en varias áreas de conocimiento. n embargo, esta tendencia ha llevado a un declive en el estudio de lo que constituye la inteligencia general y cómo los agentes intelectuales construyen escenarios para resolver diversos problemas. En cambio, la mayoría de los investigadores de la PNL se centran hoy en el desarrollo de sistemas que extraen soluciones de bases de datos masivas, a menudo descuidando el desarrollo de diccionarios y gramáticas formalizadas. Aunque estas técnicas empíricas tienen su valor, este volumen pretende rehabilitar el enfoque lingüístico de la PNL destacando sus limitaciones e inconvenientes. editor de este volumen sostiene que la excesiva dependencia de los gabinetes de aprendizaje en el desarrollo de aplicaciones NLP, incluso para tareas sencillas como teggers automáticos y parsers, no solo es insuficiente, sino enga. Estos métodos no dan ninguna comprensión de la naturaleza del lenguaje y su estructura, que es esencial para entender la comunicación humana. autor sostiene que la falta de comprensión de la estructura del lenguaje impide el desarrollo de aplicaciones NLP más complejas que realmente pueden imitar los procesos de pensamiento de una persona.

Serviços Linguísticos para o Desenvolvimento NLP Software Nos últimos anos, houve uma mudança significativa no tratamento da língua natural (NLP) para o desenvolvimento empírico Métodos neurossetoriais de probabilidade e estatística baseados em dados. O desenvolvimento de bate-papos, tais como ChatGPT de OpenAI e Bard do Google, assim como os bate-bocas de Sydney da Microsoft, chamou muita atenção por sua capacidade de fornecer respostas detalhadas em várias áreas de conhecimento. No entanto, essa tendência levou a um declínio no estudo do que constitui a inteligência geral e como os agentes intelectuais criam cenários para resolver vários problemas. Em vez disso, a maioria dos pesquisadores da PNL hoje se concentra no desenvolvimento de sistemas que retirem soluções de bases de dados maciças, muitas vezes desrespeitando o desenvolvimento de dicionários e gramáticas formalizados. Embora estes métodos empíricos tenham valor, este volume tem como objetivo reabilitar a abordagem linguística da PNL, destacando suas limitações e desvantagens. O editor deste volume afirma que o excesso de dependência do treinamento do corpo de desenvolvimento de aplicativos NLP, mesmo para tarefas simples, tais como tegers automáticos e parsers, não é apenas insuficiente, mas também enganoso. Estes métodos não oferecem nenhuma compreensão da natureza da linguagem e da sua estrutura, o que é essencial para a compreensão da comunicação humana. O autor afirma que a falta de compreensão da estrutura linguística impede o desenvolvimento de aplicações NLP mais complexas que podem realmente simular processos de pensamento humanos.

Rinunce linguistiche per Naturale Language Processing: On the Needness of Using Linguistic Methods to Development NLP Software Negli ultimi anni, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ha registrato un significativo cambiamento verso l'empirico i metodi neurali probabilistici e statistici basati su dati. Lo sviluppo di chat-bot, come i ChatGPT di OpenAI e Bard di Google, e le chat-bot di Sydney di Microsoft, ha attirato grande attenzione grazie alla loro capacità di fornire risposte dettagliate in diversi campi di conoscenza. Tuttavia, questa tendenza ha portato a un declino nell'apprendimento dell'intelligenza generale e del modo in cui gli agenti intelligenti progettano scenari per risolvere diversi problemi. Invece, la maggior parte dei ricercatori di NDL si concentra oggi sullo sviluppo di sistemi che estraggono soluzioni da database massicci, spesso trascurando lo sviluppo di dizionari e grammatici formalizzati. Anche se questi metodi empirici hanno un valore, questo volume mira a riabilitare l'approccio linguistico alla NDL evidenziando i suoi limiti e difetti. L'editor di questo volume sostiene che la dipendenza eccessiva dall'apprendimento dello sviluppo di applicazioni NLP anche per attività semplici, come i tagger e i parser automatici, non è solo insufficiente, ma anche ingannevole. Questi metodi non forniscono alcuna comprensione della natura della lingua e della sua struttura, che è essenziale per comprendere la comunicazione umana. L'autore sostiene che la mancanza di comprensione della struttura linguistica impedisce lo sviluppo di applicazioni NLP più complesse che possono davvero simulare i processi di pensiero della persona.

Linguistische Ressourcen für die Verarbeitung natürlicher Sprache: Die Notwendigkeit linguistischer Methoden zur Entwicklung von NLP-Software In den letzten Jahren hat sich im Bereich der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) eine signifikante Verschiebung hin zu empirischen neuronalen Netzwahrscheinlichkeiten und Statistiken vollzogen datenbasierte Methoden. Die Entwicklung von Chatbots wie OpenAI's ChatGPT und Googles Bard sowie von Microsofts Sydney Chatbots hat aufgrund ihrer Fähigkeit, detaillierte Antworten in verschiedenen Wissensbereichen zu liefern, viel Aufmerksamkeit erregt. Dieser Trend hat jedoch zu einem Rückgang in der Erforschung dessen geführt, was allgemeine Intelligenz ausmacht und wie intelligente Agenten Szenarien entwerfen, um verschiedene Probleme zu lösen. Stattdessen konzentrieren sich die meisten NLP-Forscher heute auf die Entwicklung von Systemen, die Lösungen aus massiven Datenbanken extrahieren, wobei sie oft die Entwicklung formalisierter Wörterbücher und Grammatiken vernachlässigen. Obwohl diese empirischen Methoden ihren Wert haben, zielt dieser Band darauf ab, den linguistischen Ansatz für NLP zu rehabilitieren, indem er seine Einschränkungen und Mängel hervorhebt. Der Herausgeber dieses Bandes argumentiert, dass die übermäßige Abhängigkeit von rngehäusen zur Entwicklung von NLP-Anwendungen selbst für einfache Aufgaben wie automatische Tagger und Parser nicht nur unzureichend, sondern auch irreführend ist. Diese Methoden bieten kein Verständnis für die Natur der Sprache und ihre Struktur, die für das Verständnis der menschlichen Kommunikation unerlässlich ist. Der Autor argumentiert, dass das mangelnde Verständnis der Sprachstruktur die Entwicklung komplexerer NLP-Anwendungen verhindert, die menschliche Denkprozesse wirklich nachahmen können.

''

Doğal Dil İşleme için Dilbilimsel Kaynaklar: NLP Yazılımını Geliştirmek için Dilsel Yöntemleri Kullanmanın Gerekliliği Üzerine Son yıllarda, doğal dil işleme (NLP) alanında ampirik sinir ağı olasılıklı ve istatistiksel veri odaklı yöntemlere doğru önemli bir değişim olmuştur. OpenAI'ın ChatGPT ve Google'ın Bard gibi chatbotlarının yanı sıra Microsoft'un Sydney chatbotlarının gelişimi, çeşitli uzmanlık alanlarında ayrıntılı cevaplar verebilmeleri nedeniyle çok dikkat çekti. Bununla birlikte, bu eğilim, genel zekayı neyin oluşturduğuna ve akıllı ajanların çeşitli sorunları çözmek için senaryoları nasıl oluşturduğuna dair çalışmalarda bir düşüşe yol açmıştır. Bunun yerine, çoğu NLP araştırmacısı bugün büyük veritabanlarından çözümler çıkaran sistemler geliştirmeye odaklanmakta, çoğu zaman resmi sözlükler ve gramerler geliştirmeyi ihmal etmektedir. Bu ampirik yöntemlerin bir değeri olmasına rağmen, bu cilt NLP'nin sınırlılıklarını ve eksikliklerini vurgulayarak NLP'ye yönelik dilsel yaklaşımı rehabilite etmeyi amaçlamaktadır. Bu cildin editörü, otomatik etiketleyiciler ve ayrıştırıcılar gibi basit görevler için bile NLP uygulamalarını geliştirmek için korpus eğitimine aşırı güvenmenin sadece yetersiz değil, aynı zamanda yanıltıcı olduğunu savunuyor. Bu yöntemler, insan iletişimini anlamak için gerekli olan dilin doğası ve yapısı hakkında herhangi bir anlayış sağlamaz. Yazar, dil yapısının anlaşılmamasının, insan düşünce süreçlerini gerçekten taklit edebilen daha karmaşık NLP uygulamalarının gelişimini engellediğini savunuyor.

الموارد اللغوية لمعالجة اللغة الطبيعية: حول الحاجة إلى استخدام الأساليب اللغوية لتطوير برمجيات NLP في السنوات الأخيرة، كان هناك تحول كبير في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP) نحو طرق الشبكة العصبية التجريبية الاحتمالية والإحصائية القائمة على البيانات. جذب تطوير روبوتات الدردشة مثل ChatGPT من OpenAI و Google's Bard، بالإضافة إلى روبوتات الدردشة في سيدني من Microsoft، الكثير من الاهتمام نظرًا لقدرتها على تقديم إجابات مفصلة في العديد من مجالات الخبرة. ومع ذلك، فقد أدى هذا الاتجاه إلى انخفاض في دراسة ما يشكل الذكاء العام وكيف يقوم العملاء الأذكياء ببناء سيناريوهات لحل مشاكل مختلفة. بدلاً من ذلك، يركز معظم باحثي NLP اليوم على تطوير أنظمة تستخرج الحلول من قواعد البيانات الضخمة، وغالبًا ما يهملون تطوير قواميس وقواعد رسمية. على الرغم من أن هذه الأساليب التجريبية لها قيمتها، إلا أن هذا المجلد يهدف إلى إعادة تأهيل النهج اللغوي تجاه NLP من خلال تسليط الضوء على قيوده وأوجه قصوره. يجادل محرر هذا المجلد بأن الاعتماد المفرط على تدريب الجسم لتطوير تطبيقات NLP، حتى بالنسبة للمهام البسيطة مثل العلامات والمحللات التلقائية، ليس فقط غير كافٍ، ولكنه مضلل أيضًا. لا توفر هذه الأساليب أي فهم لطبيعة اللغة وهيكلها، وهو أمر ضروري لفهم التواصل البشري. يجادل المؤلف بأن عدم فهم بنية اللغة يعيق تطوير تطبيقات NLP أكثر تعقيدًا والتي يمكن أن تحاكي حقًا عمليات التفكير البشري.