NATURAL LANGUAGE PROCESSING AND ITS MAIN APPROACHES
Ключевые слова:
статистические подходы, классические подходы, подходы глубокого обучения, интеллектуальные системы обучения языку, алгоритмы НЛП, техника неправильных правил, метаправило.Аннотация
В статье исследуется значимость НЛП (или компьютерной лингвистики) для изучения языка, а именно письменного и устного общения. Кроме того, основное внимание уделяется характеристике техник НЛП и их использованию для изучения языка. Наряду с представлением исходной информации, необходимой для объяснения основных принципов НЛП, в статье также исследуется использование НЛП для выявления языковых ошибок у студентов, когда они изучают язык как второй язык.
Библиографические ссылки
Chinkina, M., & Meurers, D. Linguistically aware information retrieval: Providing input enrichment for second language learners. In Proceedings of the 11thWorkshop on Innovative Use of NLP for Building Educational Applications (BEA) (pp. 188–98). San Diego, CA: Association for Computational Linguistics. Retrieved April 4, 2019 from https://www.semanticscholar.org/paper/Linguistically-Aware-Information- Retrieval%3A-Input-Chinkina-Meurers/d1e6e66b181b5912c101a19d345e56a0c5c28bba. ,2016.
Chollampatt, S., & Ng, H. T. A multilayer convolutional encoder–decoder neural network for grammatical error correction. In Thirty-Second AAAI Conference on Arti!cial Intelligence (AAAI) (pp. 5755–62). New Orleans, LA: AAAI, 2018.
DuBay, W. H. The principles of readability. CostaMesa, CA: Impact Information. Retrieved April 4, 2019 from http://www.impact-information.com/impactinfo/readability02.pdf, 2004.
Abdurakhmonova, N., Alisher, I., & Toirova, G. (2022, September). Applying Web Crawler Technologies for Compiling Parallel Corpora as one Stage of Natural Language Processing. In 2022 7th International Conference on Computer Science and Engineering
(UBMK) (pp. 73-75). IEEE.
Абдурахмонова, Н., & Бойсариева, С. (2023). TABIIY TILNI QAYTA ISHLASHDA (NLP) OKKAZIONALIZMLARNING MORFEM TAHLILI. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЖУРНАЛ ИСКУССТВО СЛОВА, 6(3).
Abdurakhmonova, N. Z., Ismailov, A. S., & Mengliev, D. (2022, November). Developing NLP Tool for Linguistic Analysis of Turkic Languages. In 2022 IEEE International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences (SIBIRCON) (pp. 1790-1793). IEEE.
Mengliev, D. B., Abdurakhmonova, N., Hayitbayeva, D., & Barakhnin, V. B. (2023, November). Automating the transition from dialectal to literary forms in Uzbek language texts: an algorithmic perspective. In 2023 IEEE XVI International Scientific and Technical Conference Actual Problems of Electronic Instrument Engineering (APEIE) (pp. 1440-1443). IEEE.
San’atbek, M., Mirsaid, A., & Nilufar, A. (2018). Modeling WordNet type thesaurus forUzbek language semantic dictionary. International Journal of Systems Engineering, 2(1),26.
Foth, K., Menzel, W., & Schröder. Robust parsing with weighted constraints. Natural Language Engineering, 11(1), 1–25, 2005.
Johnson,M. Two ways of formalizing grammars. Linguistics and Philosophy, 17(3), 221– 48, 1994.
Lightbown, P. M., & Spada, N. How languages are learned. Oxford, England: Oxford University Press, 1999.
Reuer,V. Error recognition and feedback with lexical functional grammar. CALICO Journal, 20(3), 497–512, 2003.
Schmidt, R. Consciousness and foreign language learning: A tutorial on the role of attention and awareness in learning. In R. Schmidt (Ed.), Attention and awareness in foreign language learning (pp. 1–63). Honolulu: University of Hawai‘i Press, 1995.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
