بررسی تحولی در مدل های زبان طبیعی ، از درک تا تولید

این مقاله به بررسی تحول مدل های پردازش زبان طبیعی (NLP) پرداخته و نقش آن ها در ارتباط میان انسان و ماشین را تحلیل می کند. پردازش زبان طبیعی یکی از شاخه های مهم هوش مصنوعی است که کاربردهای گسترده ای از جمله دستیارهای صوتی، ترجمه ماشینی و تحلیل متن دارد. مقاله با مرور تاریخچه ای از آغاز ترجمه ماشینی توسط IBM در سال ۱۹۵۴ تا توسعه مدل های پیشرفته ای مانند BERT و GPT، تغییرات اساسی در این حوزه را بررسی می کند.در بخش های مختلف مقاله، روش های اولیه پردازش زبان مبتنی بر قواعد، روش های آماری و مدل های مدرن مبتنی بر شبکه های عصبی مورد بحث قرار می گیرند. همچنین، دو مدل پیشرفته BERT و GPT مقایسه شده اند؛ BERT به دلیل معماری دوجهته خود در تحلیل متن و پاسخ دهی دقیق تر عمل می کند، در حالی که GPT با تمرکز بر تولید متن و قابلیت های خلاقانه، برتری در تولید محتوا و پاسخ گویی به سوالات عمومی دارد.مقاله همچنین کاربردها و محدودیت های این مدل ها را تحلیل کرده و پیشنهادهایی برای بهبود آن ها ارایه می دهد. این بررسی نشان می دهد که چگونه پیشرفت های اخیر در پردازش زبان طبیعی، به تعامل طبیعی تر میان انسان و ماشین کمک کرده و زمینه های جدیدی برای کاربردهای هوش مصنوعی فراهم آورده است.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، پردازش زبان طبیعی ، BERT ، GPT