Dil texnologiyaları (Human language technology -HLT) - Dilçilik, kompüter elmləri və süni intellekti birləşdirən multidissiplinar sahə. Bu texnologiya maşınların insan dilini işləməsi, başa düşməsi və yaratması üçün istifadə edilir. HLT insan-kompüter qarşılıqlı əlaqəsini asanlaşdırır, tərcüməni avtomatlaşdırır, əlçatanlığı artırır və böyük həcmli mətn məlumatlarını təhlil edir. Aşağıda HLT-nin əsas komponentləri, tətbiq sahələri və gələcək perspektivləri araşdırılır. Əsas komponentləri - Təbii dil emalı (NLP): Təbii dil emalı HLT-nin əsasını təşkil edir və kompüterlərlə insan dili arasındakı qarşılıqlı əlaqəni əhatə edir. Bu, tokenizasiya, parsinq, sentiment analizi və maşın tərcüməsi kimi vəzifələri əhatə edir. - Nitqin tanınması və sintezi: Nitq texnologiyaları danışıq dilini mətnə çevirir (nitqin tanınması) və mətni danışıq dilinə çevirir (nitq sintezi). Bu texnologiyalar virtual köməkçilər və diktasiya proqramları kimi tətbiqlərdə istifadə olunur. - Maşın tərcüməsi: "Google Translate" kimi avtomatlaşdırılmış tərcümə alətləri mətn və ya nitqi dillər arasında tərcümə etmək üçün maşın təlimi və dilçilik alqoritmlərindən istifadə edir. - Məlumat axtarışı və çıxarışı: Bu sistemlər böyük məlumat dəstələrindən uyğun məlumatları tapır və çıxarır. Bu, axtarış sistemləri, sual-cavab sistemləri və məlumat analizi alətləri üçün əhəmiyyətlidir. - Dialoq sistemləri: Söhbət agentləri və ya chatbotlar olaraq da bilinən bu sistemlər insanla söhbəti təqlid edir və müştəri xidməti, virtual kömək və əyləncə sahələrində geniş istifadə olunur. - Mətndən nitqə (TTS) və nitqdən mətnə (STT): Bu texnologiyalar görmə və ya eşitmə əngəlli insanlar üçün əlçatanlığı artırır və köməkçi cihazların ayrılmaz hissəsidir. Tətbiq sahələri - Səhiyyə: Dil texnologiyaları tibbi transkripsiya, xəstə ilə qarşılıqlı əlaqə sistemləri və klinik qeydlərin analizi üçün istifadə olunur. - Təhsil: HLT dil öyrənmə tətbiqlərini, avtomatik qiymətləndirmə sistemlərini və təhsil chatbotlarını dəstəkləyir. - Biznes: Sentiment analizi və müştəri rəylərinin təhlili kimi vasitələr istehlakçı davranışını araşdırmağa kömək edir. - Əlçatanlıq: HLT ekran oxuyucular və səs ilə idarə olunan cihazlar kimi köməkçi texnologiyalar vasitəsilə əlçatanlığı artırır. Gələcək perspektivlər HLT-nin gələcəyi süni intellekt və maşın təlimindəki irəliləyişlər sayəsində böyük potensial vəd edir. Az resurslu dillərin emalı, real vaxt tərcüməsi və emosiyaların tanınması kimi yeniliklərin texnologiyanı daha əhatəli və adaptiv edəcəyi gözlənilir. Süni intellektdə qərəz və məlumat məxfiliyi kimi etik məsələlər isə tədqiqatçılar və inkişaf etdiricilər üçün mühüm problemlər olaraq qalır.
https://www.colorado.edu/linguistics/current-students/graduates/human-language-technology-hlt?utm_source=chatgpt.com
https://linguistics.arizona.edu/ms-hlt?utm_source=chatgpt.com
https://hltcoe.jhu.edu/?utm_source=chatgpt.com
https://www.manpowergroupusa.com/public-sector/human-language-technology?utm_source=chatgpt.com
https://ischool.umd.edu/projects/center-excellence-human-language-technology-coe-hlt-tto816-21/?utm_source=chatgpt.com
https://uazhlt.github.io/hlt-online/about?utm_source=chatgpt.com
https://en.wikipedia.org/wiki/Language_technology#:~:text=Language%20technology%2C%20often%20called%20human,but%20also%20about%20computer%20science.
Tarix : 8 yanvar 2025
Əksi qeyd olunmayıbsa, bu məzmun CC BY-SA 4.0 çərçivəsində yayımlanır.
