Linguistic Resources for Natural Language Processing: On the Necessity of Using Linguistic Methods to Develop NLP Software In recent years, empirical data-driven neural network-based probabilistic and statistical methods have become the modern trend in the field of Artificial Intelligence (AI) and Natural Language Processing (NLP). The development of chatbots like OpenAI's ChatGPT and Google's Bard, as well as Microsoft's Sydney chatbots, has garnered significant attention for their ability to provide detailed answers across multiple knowledge domains. However, this shift towards empirical methods 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 AI researchers are now focused on developing systems that extract solutions from massive databases, often relying solely on cheat sheets.

Linguistic Resources for Natural Language Processing: On the Needness of Using Linguistic Methods to Development NLP Software В последние годы эмпирические нейросетевые вероятностные и статистические методы, основанные на данных, стали современным трендом в области искусственного интеллекта (ИИ) и обработки естественного языка (НЛП). Развитие чат-ботов, таких как ChatGPT от OpenAI и Bard от Google, а также сиднейских чат-ботов от Microsoft, привлекло значительное внимание благодаря их способности предоставлять подробные ответы в нескольких областях знаний. Однако этот сдвиг в сторону эмпирических методов привел к упадку в изучении того, что составляет общий интеллект и как интеллектуальные агенты конструируют сценарии для решения различных проблем. Вместо этого большинство исследователей ИИ сейчас сосредоточены на разработке систем, извлекающих решения из массивных баз данных, зачастую полагаясь исключительно на шпаргалки.

Ressources linguistiques pour le traitement des langues naturelles : On the Needness of Using Linguistic Methods to Development NLP Software Ces dernières années, les méthodes probabilistes et statistiques empiriques basées sur les données sont devenues une tendance moderne dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et traitement du langage naturel (PNL). développement de chatbots tels que ChatGPT d'OpenAI et Bard de Google, ainsi que les chatbots de Sydney de Microsoft ont attiré une attention considérable en raison de leur capacité à fournir des réponses détaillées dans plusieurs domaines de connaissances. Cependant, ce glissement vers les méthodes empiriques 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. Au lieu de cela, la plupart des chercheurs en IA se concentrent maintenant sur le développement de systèmes qui extraient des solutions à partir de bases de données massives, souvent en se basant uniquement sur des agrafes.

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 , las probabilidades neuronales empíricas son probabilísticas y las técnicas estadísticas basadas en datos se han convertido en una tendencia moderna en el campo de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento del lenguaje natural (PNL). desarrollo de los chatbots como ChatGPT de OpenAI y Bard de Google, así como los chatbots de Sídney de Microsoft, han atraído una atención considerable debido a su capacidad para proporcionar respuestas detalladas en varias áreas de conocimiento. n embargo, este cambio hacia métodos empíricos 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 IA se centran ahora en el desarrollo de sistemas que extraen soluciones de bases de datos masivas, a menudo confiando exclusivamente en espárragos.

Os Recursos Linguísticos para o Desenvolvimento Natural do Software NLP Nos últimos anos, os métodos neurais empíricos e estatísticos baseados em dados tornaram-se uma tendência moderna em inteligência artificial (IA) e processamento de linguagem natural (PNL). O desenvolvimento de bate-papos, como ChatGPT de OpenAI e Bard do Google, assim como os bate-bocas de Sydney da Microsoft, chamou considerável atenção por sua capacidade de fornecer respostas detalhadas em várias áreas de conhecimento. No entanto, essa mudança para métodos empíricos levou a um declínio no estudo do que constitui a inteligência geral e como os agentes intelectuais projetam cenários para resolver vários problemas. Em vez disso, a maioria dos pesquisadores de IA agora se concentra no desenvolvimento de sistemas que extraiam soluções de bases de dados maciças, muitas vezes baseados apenas em espartilhos.

Linguistic Resources for Natural Language Processing: On the Needness of Using Linguistic Methods to Development NLP Software In den letzten Jahren haben sich empirische neuronale Netzwahrscheinlichkeits- und datenbasierte statistische Methoden zu einem aktuellen Trend im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt Natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Die Entwicklung von Chatbots wie OpenAI's ChatGPT und Googles Bard sowie Microsofts Sydney Chatbots haben aufgrund ihrer Fähigkeit, detaillierte Antworten in verschiedenen Wissensbereichen zu liefern, erhebliche Aufmerksamkeit erregt. Diese Verschiebung hin zu empirischen Methoden führte jedoch zu einem Rückgang der Untersuchung dessen, was allgemeine Intelligenz ausmacht und wie intelligente Agenten Szenarien konstruieren, um verschiedene Probleme zu lösen. Stattdessen konzentrieren sich die meisten KI-Forscher jetzt auf die Entwicklung von Systemen, die Lösungen aus massiven Datenbanken extrahieren und sich oft ausschließlich auf Spickzettel verlassen.

Zasoby językowe do przetwarzania języka naturalnego: Na potrzeby stosowania metod językowych do rozwoju oprogramowania NLP W ostatnich latach, empiryczne sieci neuronowe probabilistyczne i metody statystyczne oparte na danych stały się nowoczesnym trendem w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI) i naturalnego przetwarzania języka (NLP). Rozwój czatbotów, takich jak ChatGPT OpenAI i Google's Bard, a także Sydney chatbots Microsoftu, przyciągnęły dużą uwagę ze względu na ich zdolność do udzielania szczegółowych odpowiedzi w kilku dziedzinach wiedzy fachowej. Jednak przejście na metody empiryczne doprowadziło do spadku w badaniu tego co stanowi ogólną inteligencję i jak inteligentni agenci konstruują scenariusze do rozwiązywania różnych problemów. Zamiast tego większość badaczy sztucznej inteligencji koncentruje się obecnie na opracowywaniu systemów, które wydobywają rozwiązania z masywnych baz danych, często polegając wyłącznie na arkuszach oszustw.

משאבים לשוניים לעיבוד שפה טבעית: על נזקקות השימוש בשיטות לשוניות לפיתוח תוכנה NLP בשנים האחרונות, הסתברות רשת עצבית אמפירית ושיטות סטטיסטיות המבוססות על נתונים הפכו למגמה מודרנית בתחום הבינה המלאכותית (AI) ועיבוד שפה טבעית (NLP). פיתוח פטפוטים כגון ChatGPT של OpenAI ו-Google 's Bard, כמו גם פטפוטים מסידני של מיקרוסופט, משכו תשומת לב רבה בשל יכולתם לספק תשובות מפורטות במספר תחומי התמחות. עם זאת, שינוי זה בשיטות האמפיריות הוביל לירידה בחקר מה מהווה אינטליגנציה כללית וכיצד סוכנים אינטליגנטיים בונים תרחישים לפתרון בעיות שונות. תחת זאת, רוב חוקרי הבינה המלאכותית מתמקדים כיום בפיתוח מערכות המוציאות פתרונות ממאגרי מידע מסיביים, ולרוב מסתמכות אך ורק על גיליונות רמאים.''

Doğal Dil İşleme için Dilsel Kaynaklar: NLP Yazılımını Geliştirmek İçin Dilsel Yöntemleri Kullanmanın Gerekliliği Üzerine Son yıllarda, yapay zeka (AI) ve doğal dil işleme (NLP) alanında, verilere dayalı ampirik sinir ağı olasılıksal ve istatistiksel yöntemler modern bir trend haline gelmiştir. OpenAI'ın ChatGPT ve Google'ın Bard gibi chatbotlarının yanı sıra Microsoft'un Sydney chatbotlarının gelişimi, çeşitli uzmanlık alanlarında ayrıntılı cevaplar verebilmeleri nedeniyle büyük ilgi gördü. Bununla birlikte, ampirik yöntemlere yönelik bu değişim, genel zekayı neyin oluşturduğuna ve akıllı ajanların çeşitli sorunları çözmek için senaryoları nasıl oluşturduğuna dair çalışmalarda bir düşüşe yol açmıştır. Bunun yerine, çoğu AI araştırmacısı artık büyük veritabanlarından çözümler çıkaran, genellikle yalnızca hile sayfalarına dayanan sistemler geliştirmeye odaklanıyor.

الموارد اللغوية لمعالجة اللغة الطبيعية: حول الحاجة إلى استخدام الأساليب اللغوية لتطوير برمجيات NLP في السنوات الأخيرة، أصبحت طرق الشبكة العصبية التجريبية الاحتمالية والإحصائية القائمة على البيانات اتجاهًا حديثًا في مجال الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية (NN) LP). جذب تطوير روبوتات الدردشة مثل ChatGPT من OpenAI و Google's Bard، بالإضافة إلى روبوتات الدردشة في سيدني من Microsoft، اهتمامًا كبيرًا نظرًا لقدرتها على تقديم إجابات مفصلة في العديد من مجالات الخبرة. ومع ذلك، أدى هذا التحول نحو الأساليب التجريبية إلى انخفاض في دراسة ما يشكل الذكاء العام وكيف تقوم العوامل الذكية ببناء سيناريوهات لحل مشاكل مختلفة. بدلاً من ذلك، يركز معظم باحثي الذكاء الاصطناعي الآن على تطوير أنظمة تستخرج الحلول من قواعد البيانات الضخمة، وغالبًا ما تعتمد فقط على أوراق الغش.

자연어 처리를위한 언어 적 자료: 언어 학적 방법을 사용하여 NLP 소프트웨어를 개발하는 데있어 최근 몇 년 동안 데이터를 기반으로 한 경험적 신경망 확률 및 통계적 방법은 인공 지능 (AI) 및 자연어 처리 (NLP). OpenAI의 ChatGPT 및 Google의 Bard와 같은 Chatbot과 Microsoft의 Sydney chatbot의 개발은 여러 전문 분야에서 자세한 답변을 제공 할 수있는 능력으로 인해 상당한 관심을 끌었습니다. 그러나 경험적 방법으로의 이러한 전환으로 인해 일반 지능을 구성하는 요소와 지능형 에이전트가 다양한 문제를 해결하기위한 시나리오를 구성하는 방법에 대한 연구가 감소했습니다. 대신, 대부분의 AI 연구원들은 이제 종종 치트 시트에만 의존하는 대규모 데이터베이스에서 솔루션을 추출하는 시스템

自然言語処理のための言語資源：NLPソフトウェア開発のための言語的方法を使用する必要性について近、データに基づく実証的ニューラルネットワーク確率的および統計的手法は、人工知能（AI）と自然言語処理（NLA）の分野で近代的な傾向となっていますP）。OpenAIのChatGPTやGoogleのBard、 Microsoftのシドニーのチャットボットなどのチャットボットの開発は、いくつかの専門分野で詳細な回答を提供する能力があるため、大きな注目を集めています。しかし、この経験的手法へのシフトは、一般的な知能を構成するものと、知的なエージェントが様々な問題を解決するためにシナリオを構築する方法の研究の減少につながっています。代わりに、ほとんどのAI研究者は現在、大規模なデータベースからソリューションを抽出するシステムの開発に注力しています。

自然語言處理的語言資源：關於使用語言方法進行開發的NLP軟件的需求近來基於數據的經驗神經網絡概率和統計方法已成為現代趨勢的人工領域智能（AI）和自然語言處理（NLP）。聊天機器人的發展，例如OpenAI的ChatGPT和Google的Bard，以及微軟的悉尼聊天機器人，由於其在多個知識領域提供詳細答案的能力，引起了廣泛關註。但是，這種向經驗方法的轉變導致對構成一般智能的內容以及智能代理如何設計解決各種問題的腳本的研究下降。取而代之的是，大多數AI研究人員現在專註於開發從龐大的數據庫中提取解決方案的系統，通常僅依靠螺栓。