b'\n_START_ARTICLE_\nSprogteknologi\n_START_SECTION_\nBaggrund\n_START_PARAGRAPH_\nNLP som forskningsomr\xc3\xa5de startede generelt i 1950erne, selvom der findes_NEWLINE_enkelte tidligere forekomster. I 1950 udgav Alan Turing sin ber\xc3\xb8mte_NEWLINE_artikel, Computing Machinery and Intelligence som foresl\xc3\xa5r hvad man i_NEWLINE_dag kalder for Turing-testen som et kriterium for intelligens._NEWLINE_Dette kriterium g\xc3\xa5r ud p\xc3\xa5 at et computerprogram skal kunne udgive sig for at_NEWLINE_v\xc3\xa6re et menneske i en skriftlig samtale mellem en menneskelig dommer, s\xc3\xa5dan at_NEWLINE_dommeren ikke med overvejende sandsynlighed kan afg\xc3\xb8re om samtalen er med et_NEWLINE_menneske eller en computer p\xc3\xa5 basis af samtalens indhold._NEWLINE_Georgetown-IBM-eksperimentet i 1954 gik ud p\xc3\xa5 automatisk at overs\xc3\xa6tte over_NEWLINE_60 s\xc3\xa6tninger fra russisk til engelsk. Forfatterne p\xc3\xa5stod dengang at_NEWLINE_maskinovers\xc3\xa6ttelse ville v\xc3\xa6re et l\xc3\xb8st problem inden for tre til fem \xc3\xa5r, selvom_NEWLINE_udviklingen viste sig at g\xc3\xa5 meget langsommere. Da man i 1966 udgav_NEWLINE_ALPAC-rapporten hvor man konkluderede at de seneste ti \xc3\xa5rs forskning ikke_NEWLINE_havde v\xc3\xa6ret s\xc3\xa5 frugtbar, som man forventede, faldt den \xc3\xb8konomiske st\xc3\xb8tte_NEWLINE_dramatisk. Indtil 1980erne var forskningsomr\xc3\xa5det mindre aktivt. Da blev de_NEWLINE_f\xc3\xb8rste statistiske maskinovers\xc3\xa6ttelsessystemer udviklet._NEWLINE_Blandt mere velkendte NLP-systemer fra 1960erne fandtes SHRDLU, som_NEWLINE_arbejdede i begr\xc3\xa6nsede blokverdener med begr\xc3\xa6nsede ordforr\xc3\xa5d, ELIZA,_NEWLINE_som var en simulering af en Rogeriansk psykoterapeut, skrevet af_NEWLINE_Joseph Weizenbaum i perioden 1964-1966. N\xc3\xa6sten uden information om hvordan_NEWLINE_mennesker t\xc3\xa6nker eller f\xc3\xb8ler er programmet ELIZA i stand til at udvise n\xc3\xa6rmest_NEWLINE_menneskelig interaktion i form af sp\xc3\xb8rgsm\xc3\xa5l. For eksempel kan en patient_NEWLINE_sige "My head hurts," hvortil ELIZA kunne svare "Why do you say your head_NEWLINE_hurts?"_NEWLINE_I 1970erne blev flere konceptuelle ontologier udgivet, som var samlinger_NEWLINE_af viden om den virkelige verden struktureret i form af data som et program_NEWLINE_kunne behandle. Nogle eksempler er MARGIE (Schank, 1975), SAM (Cullingford,_NEWLINE_1978), PAM (Wilensky, 1978), TaleSpin (Meehan, 1976), QUALM (Lehnert, 1977),_NEWLINE_Politics (Carbonell, 1979), og Plot Units (Lehnert 1981). I denne tid blev der_NEWLINE_ogs\xc3\xa5 skrevet mange chatbots som fx PARRY, Racter og_NEWLINE_Jabberwacky._NEWLINE_Indtil 1980erne var de fleste NLP-systemer baseret p\xc3\xa5 komplekse m\xc3\xa6ngder af_NEWLINE_h\xc3\xa5ndskrevne regler. I starten af 1980erne skete en revolution i form af_NEWLINE_maskinl\xc3\xa6ringsalgoritmer til sprogbehandling. Dette skete som resultat af_NEWLINE_den tids \xc3\xb8gede regnekraft og at Chomskianske lingvistiske_NEWLINE_teorier, hvori man generelt affordrer den korpuslingvistik som anvendes_NEWLINE_inden for maskinl\xc3\xa6ring, aftog i dominans._NEWLINE_Nogle af de tidligste maskinl\xc3\xa6ringsalgoritmer s\xc3\xa5som beslutningstr\xc3\xa6er_NEWLINE_resulterede i systemer med if-then-regler som svarer meget til de_NEWLINE_eksisterende systemer med h\xc3\xa5ndskrevne regler. Efterf\xc3\xb8lgende har man dog i_NEWLINE_stigende grad fokuseret p\xc3\xa5 statistiske modeller hvor man anvender bl\xc3\xb8dere,_NEWLINE_probabilistiske afg\xc3\xb8relser. -- ***Her mangler noget om cache-baserede systemer***_NEWLINE_Mange af de tidlige fremskridt inden for NLP skete inden for_NEWLINE_maskinovers\xc3\xa6ttelse, blandt andet hos IBM Research hvor gradvist mere_NEWLINE_komplicerede statistiske modeller blev udviklet. Her bliver flersprogede_NEWLINE_korpusser anvendt fra blandt andet Canadas parlament og EU, da man her_NEWLINE_har regler om at alle lovtekster skal overs\xc3\xa6ttes til alle medlemslandenes_NEWLINE_officielle sprog. En stor begr\xc3\xa6nsning i korpusbaserede systemer er at disse_NEWLINE_korpusser er dyre og sv\xc3\xa6re at lave. Derfor er et forskningsomr\xc3\xa5de opst\xc3\xa5et til_NEWLINE_at l\xc3\xa6re mere effektivt fra begr\xc3\xa6nsede m\xc3\xa6ngder af data._NEWLINE_Senere forskning har fokuseret p\xc3\xa5 l\xc3\xa6ringsalgoritmer der er usuperviserede,_NEWLINE_hvor man ikke p\xc3\xa5 forh\xc3\xa5nd har annoteret sit korpus med sit \xc3\xb8nskede resultat,_NEWLINE_eller semi-superviserede, hvor man kun delvist annoterer sit korpus. Dette g\xc3\xb8r_NEWLINE_resultatet mere upr\xc3\xa6cist, men til geng\xc3\xa6ld har man en gigantisk m\xc3\xa6ngde af_NEWLINE_ikke-annoteret data, for eksempel i form af World Wide Web, s\xc3\xa5 man kan_NEWLINE_kompensere for kvaliteten.'