Einführung

Natural Language Processing (NLP) auch als Sprache-Technologie, Engineering und sprachliche Computerlinguistik zielt darauf ab, zu studieren und entwickeln Methoden, durch die "natürliche" menschliche Sprachen effektiv durch Computer verarbeitet werden können.
NLP hat das Potenzial, einen sehr bedeutenden Beitrag zum Nutzen der Informationstechnologie in die langfristige Zukunft machen. Einige der wichtigsten Wachstumsfelder sind:

• automatische Lokalisierung von Software und deren Dokumentation (über Sprache Übersetzung)
• Information Retrieval
• Maschine Assisted Translation
• grammatische und stilistische Analyse
• natürlichsprachliche Schnittstellen für Datenbanken

In jüngster Zeit ist eine Explosion in diesem Bereich, wie die Computer-Hardware zur Verfügung, um Heimanwendern erreicht eine Ebene, wo die Echtzeit-Verarbeitung ist möglich.
Eine wachsende Zahl von Gruppen entdecken das Potenzial von großen sprachlichen Ressourcen wie maschinenlesbare Wörterbücher, getaggt sprachlichen Manuskripte und zweisprachigen Texten. Die Existenz dieser Ressourcen hat die Entwicklung von NLP Systemkomponenten wie part-of-Speech-Tagger und Maschine gefügig Lexika erlaubt.
Standards werden für die Vertretung der sprachlichen Komponenten in einer maschinenlesbaren Form etabliert. Auf internationaler Ebene unterstützt Projekte wie die Text Encoding Initiative haben vor kurzem mit dem spezifischen Ziel der Schaffung und Verbreitung dieser Normen erschienen.
Es ist ein Schritt hin zu freieren Austausch von Informationen, Daten und Software zwischen den Gruppen. Dies wird durch die wachsende Zahl von elektronischen Newsgroups gewidmet NLP, und durch die Bildung von internationalen Clearing-Häuser wie das Beispiel Konsortium für Forschung Lexikalische. Der Zugang zu diesen Ressourcen wurde stark durch die Verlängerung des Internets in Europa erleichtert.
Die Felder der Textverarbeitung und der Verarbeitung natürlicher Sprache werden allmählich konvergierenden. Zum Beispiel Stilprüfung werden oft in Textverarbeitungen ist. Entwicklungen dieser Art sind stark erweitert den potenziellen Markt für NLP -Produkte.
Es gibt einen riesigen Bereich untersucht, die Spracherkennung und Sprachsynthese beinhaltet. Diese Bereiche sind nicht Gegenstand dieser Forschung, aber es ist klar, dass die Spracherkennung in der Lage, ein höheres Sprachverständnis Genauigkeit wegen der zugesetzten Komponenten von Stress, Akzentuierung bieten und Pausen.