ਕਾਰ੍ਪਸ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਕੀ ਹੈ?

ਬਸ ਇੱਕ ਕੁਝ ਕੁ ਦਹਾਕੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਭਾਸ਼ਾਈ ਖੋਜ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਵਿਗਿਆਨੀ ਸਿਰਫ ਦੇ ਸੁਪਨੇ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕੰਮ ਦੇ ਹੱਥ ਦੇ ਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਆਕਰਸ਼ਿਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੰਭਾਵਨਾ 'ਲਾਪਰਵਾਹੀ' ਗਲਤੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਭ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ - ਇਹ ਸਭ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੰਬੇ, ਲੰਮੇ ਵਾਰ ਲਿਆ.

ਨਾਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਅੱਜ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਤੀਬਰਤਾ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ 'ਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਵ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਅਧਿਐਨ ਵਿਚ ਸਭ ਹੋਨਹਾਰ ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੇ ਇੱਕ ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਹੈ. ਇਸ ਦਾ ਮੁੱਖ ਫੀਚਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਪਾਠ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਰਤਣ ਦੀ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਫ਼ੀ ਚੰਗਾ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਕਹਿੰਦੇ ਹਨ.

ਮਿਤੀ, ਕਰਨ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਮੱਗਰੀ ਦਹਿ ਤੱਕ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਇਕਾਈ ਦੇ ਅਰਬ ਦੇ ਦਹਿ ਨੂੰ ਲੇਆਊਟ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਕਸਦ ਨਾਲ ਬਣਾਇਆ ਇਮਾਰਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਦਿਸ਼ਾ ਇੱਕ ਹੋਨਹਾਰ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਮਾਨਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੇ ਮਕਸਦ ਵੱਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀ ਜ਼ਾਹਰ ਹੈ. ਮਾਹਰ, ਇਕ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨਾਲ ਇੱਕ ਹੋਰ ਡੀਲਿੰਗ, ਇਸ ਨੂੰ ਘੱਟੋ ਘੱਟ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਸਰੀਰ ਨਾਲ ਜਾਣਦੇ ਹੀ ਕਰਨ ਲਈ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ.

ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਇਤਿਹਾਸ

ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਗਠਨ ਪਿਛਲੇ ਸਦੀ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ 60-ਤਰੀਕੇਿਾਲ ਵਿਚ ਭੂਰੇ ਸਰੀਰ ਨੂੰ 'ਤੇ ਸੰਯੁਕਤ ਰਾਜ ਅਮਰੀਕਾ ਦੇ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਕਾਰਨ ਹੈ. ਭੰਡਾਰ 'ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਫਾਰਮ ਦੇ ਸਾਰੇ 1 ਲੱਖ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਅੱਜ ਇਸ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਪਈ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ ਹੋਵੇਗਾ. ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਰਫ਼ਤਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਨਵ ਖੋਜ ਵਸੀਲੇ ਲਈ ਵਧ ਰਹੀ ਮੰਗ ਕਾਰਨ ਹੈ.

90 ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਅਤੇ ਸੁਤੰਤਰ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੀ ਵਿੱਚ ਉਭਰੀ ਹੈ, ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਇੱਕ ਭੰਡਾਰ ਉਲੀਕਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਦਰਜਨ ਦੇ ਲਈ ਮਾਰਕ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇਸ ਮਿਆਦ ਵਿਚ ਇਸ ਨੂੰ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਬ੍ਰਿਟਿਸ਼ ਨੈਸ਼ਨਲ ਕਾਰ੍ਪਸ 100 ਮਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨ.

ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਪਾਠ ਨੂੰ ਵਾਲੀਅਮ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਿਆਦਾ ਬਣ ਰਹੇ ਹਨ (ਅਤੇ ਕੋਸ਼ ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਅਰਬ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ), ਅਤੇ ਖਾਕਾ ਹੋਰ ਵੰਨ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ. ਮਿਤੀ, ਕਰਨ ਲਈ, ਕਿ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਸਪੇਸ ਲਿਖਿਆ ਨਰਾਜ਼ ਪਾਇਆ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾ, ਬਹੁਭਾਸ਼ਾਈ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਣ-ਅਧਾਰਿਤ ਕਲਾਕਾਰੀ ਜ ਅਕਾਦਮਿਕ ਸਾਹਿਤ, ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਹੋਰ ਵੀ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਸਪੀਸੀਜ਼ ਬੋਲਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਹਾਊਸਿੰਗ ਕੀ ਹਨ

ਸਰੀਰ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਸਰੀਰ ਦੇ ਕਿਸਮ ਕਈ ਕਾਰਨ ਲਈ ਦਿੱਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਗਿਆਤ ਦੇ, ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰਨ ਲਈ ਆਧਾਰ ਇੱਕ ਪਾਠ ਭਾਸ਼ਾ (ਰੂਸੀ, ਜਰਮਨ), ਪਹੁੰਚ ਢੰਗ (ਓਪਨ ਸੋਰਸ, ਨੂੰ ਬੰਦ, ਵਪਾਰਕ), ਸਰੋਤ ਸਮੱਗਰੀ (ਗਲਪ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ, ਅਕਾਦਮਿਕ, ਪੱਤਰਕਾਰੀ) ਦੇ ਵਿਧਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਦਿਲਚਸਪ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਬੋਲੀ ਦੇ ਸਮੱਗਰੀ ਬਣਾਉਦੀ ਹੈ. ਇਸ ਨੂੰ ਅਜਿਹੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਜਾਣ-ਬੁੱਝ ਕੇ ਰਿਕਾਰਡਿੰਗ ਜਵਾਬ ਲਈ ਇੱਕ ਨਕਲੀ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੈ, ਅਤੇ, ਨਤੀਜੇ ਸਮੱਗਰੀ "ਆਪ" ਕਿਹਾ ਹੈ, ਨਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਆਧੁਨਿਕ ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਹੋਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਚਲਾ ਗਿਆ ਹੈ. ਇੱਕ ਵਲੰਟੀਅਰ ਮਾਈਕਰੋਫੋਨ ਦੇ ਨਾਲ ਲੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਦਿਨ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਸਾਰੇ ਗੱਲਬਾਤ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸ ਨੂੰ ਹਿੱਸਾ ਦਾ ਰਿਕਾਰਡ ਉਤਪਾਦਨ ਕੀਤਾ. ਲੋਕ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਦੇ, ਦੇ ਕੋਰਸ, ਪਤਾ ਨਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਕੋਰਸ ਵਿੱਚ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ.

ਬਾਅਦ ਵਿਚ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਰਿਕਾਰਡ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਛਾਪੇ ਪਾਠ ਪਰਤ ਦੀ ਕਿਸਮ ਨਾਲ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ. ਇਸ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਮਾਰਕਅਪ ਨੂੰ ਓਰਲ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਭਾਸ਼ਣ ਹਾਊਸਿੰਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਦੀ ਲੋੜ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ.

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਜਿੱਥੇ ਵੀ ਸੰਭਵ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਰਤੋ, ਅਤੇ ਸ਼ਾਇਦ ਇਮਾਰਤ ਹਵਾਲੇ ਵਰਤਣ ਦੀ. ਢੰਗ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ hull ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੁੰਜੀ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਬਣਾਉਣਾ, ਵਿਆਪਕ ਰਾਜਨੀਤੀ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਵੋਟਰ ਅਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਅਤੇ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਜਵਾਬ ਦੇ ਟਰੈਕ ਰੱਖਣ ਲਈ,.
• ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਅਤੇ ਅਨੁਵਾਦਕ ਨੂੰ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ.
• ਖੋਜ ਕਾਰਜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਯੂਨਿਟ, ਇਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਨੇੜੇ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੇ ਇਤਿਹਾਸ ਦੀ ਸਮਝ ਲਈ ਯੋਗਦਾਨ ਦੀ ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੇ.
• ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਵਿਕਾਸ, ਵਿਗਿਆਨਿਕ syntactic, ਉਪਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਫੀਚਰ 'ਤੇ ਅਧਾਰਿਤ ਹੈ.
• ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਈ ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਹੋਰ ਦਾ ਸੁਧਾਰ.

ਇਮਾਰਤ ਦੀ ਵਰਤੋ

ਇੱਕ ਆਮ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਦੇ ਨਾਲ ਇਸੇ ਸਰੋਤ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਅਤੇ ਉਪਭੋਗੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਧਾਰ ਲਈ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਜ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਵੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਪੁੱਛਦਾ ਹੈ. ਇਲਾਵਾ ਬਣਦੇ ਸਹੀ ਸਵਾਲ ਦੇ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਵਰਜਨ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲੱਗਭਗ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡ 'ਤੇ ਪਾਠ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ.

ਖੋਜ ਅਧਾਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ:

• ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਹਿੱਸੇ ਦਾ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸਮੂਹ ਦੇ ਸਦੱਸਤਾ;
• ਵਿਆਕਰਣ ਫੀਚਰ;
• Semantics;
• ਸ਼ੈਲੀਗਤ ਅਤੇ ਜਜ਼ਬਾਤੀ ਰੰਗ.

ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਵੀ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੇ ਲਈ ਖੋਜ ਵਿਧੀ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵਰਤਮਾਨ ਕਾਲ, ਪਹਿਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਏਕਵਚਨ ਹੈ, ਜੋ ਲਿਆਓਣਾ "ਵਿੱਚ" ਅਤੇ accusative ਮਾਮਲੇ 'ਚ noun ਬਾਅਦ ਆਇਆ ਹੈ ਵਿਚ verb ਦੀ ਸਾਰੀ ਮੌਜੂਦਗੀ ਨੂੰ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ. ਅਜਿਹੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਹੱਲ ਯੂਜ਼ਰ ਨੂੰ ਕੁਝ ਸਕਿੰਟ ਲੱਗਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਦਿੱਤੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਕੁ ਨੂੰ ਮਾਊਸ ਕਲਿੱਕ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.

ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ

ਖੋਜ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਸਾਰੇ subcorpus 'ਤੇ ਬਾਹਰ ਹੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖਾਸ ਕਰਕੇ, ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਖਾਸ ਟੀਚਾ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿਚ ਲੋੜ' ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ:

1. ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਕੇਸ ਲਈ ਆਧਾਰ ਰੂਪ ਹੈ. ਅਮਲੀ ਦੇ ਮਕਸਦ ਲਈ, ਇਸ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਪੱਤਰਕਾਰੀ, ਖਬਰ ਕਹਾਣੀਆ, ਆਨਲਾਈਨ ਟਿੱਪਣੀ ਵਰਤਿਆ ਗਿਆ ਹੈ. ਖੋਜ ਪ੍ਰਾਜੈਕਟ ਪੈਕੇਜ ਕਿਸਮ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਵਰਤਣ ਹੈ, ਪਰ ਪਾਠ ਨੂੰ ਕੁਝ ਆਮ ਜ਼ਮੀਨ ਅਨੁਸਾਰ ਚੁਣਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.
2. pretreatment ਦੇ ਅਧੀਨ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦਾ ਭੰਡਾਰ ਹੈ, ਗਲਤੀ ਦੇ ਤਾੜਨਾ ਪਾਠ ਦੇ .ਅਤੇ ਅਤੇ ਵਾਧੂ-ਭਾਸ਼ਾਈ ਵੇਰਵੇ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਹੈ,.
3. ਦੂਰ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਗੈਰ-ਪਾਠ ਜਾਣਕਾਰੀ: ਗਰਾਫਿਕਸ, ਤਸਵੀਰ, ਟੇਬਲ ਸਾਫ਼.
4. ਟੋਕਨ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ ਭਾਸ਼ਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਲਈ ਦੀ ਵੰਡ ਹੈ.
5. ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਨੂੰ ਤੱਤ ਦੇ, ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨਿਕ syntactical ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਿਸ਼ਾਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤਾ plurality ਗਿਆ.

ਇਸ ਵਿਚਲਾ ਵੰਡੇ ਤੱਤ, ਜਿਸ ਦੀ ਹਰੇਕ ਬੋਲੀ, ਵਿਆਕਰਣ ਦਾ ਹਿੱਸਾ ਪਛਾਣ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਵਾਰ, ਉਪਯੋਗਤਾ, ਗੁਣ ਵਿੱਚ, ਦੇ ਇੱਕ plurality ਨਾਲ syntactic ਬਣਤਰ ਨੇ ਕੀਤੀ ਸਾਰੇ ਲੈਣ ਦਾ ਨਤੀਜਾ.

ਇਮਾਰਤ ਬਣਾਉਣ ਵਿਚ ਮੁਸ਼ਕਲ

ਇਹ ਸਮਝਣ ਲਈ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਸ਼ਬਦ ਜ ਸਜ਼ਾ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਪਾ ਲਈ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀ ਹੈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ. ਇਕ ਪਾਸੇ 'ਤੇ, ਟੈਕਸਟ ਦਾ ਭੰਡਾਰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈ, ਕੁਝ ਅਨੁਪਾਤ ਵਿੱਚ ਟੈਕਸਟ ਦੇ ਵੱਖ ਵੱਖ ਕਿਸਮ ਦੀ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧਤਾ. ਹੋਰ 'ਤੇ - ਦੀਵਾਰ ਦੇ ਭਾਗ ਇੱਕ ਖਾਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਪੇਸ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ.

ਪਹਿਲੀ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਇਕ ਸਮਝੌਤੇ 'ਦਾ ਹੱਲ ਹੈ: ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਭੰਡਾਰ' 'ਚ ਸਾਹਿਤਕ ਹਵਾਲੇ ਦੇ 60%, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ੀ ਦੇ 20% ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਇੱਕ ਖਾਸ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਬੋਲੀ, ਕਾਨੂੰਨ, ਵਿਗਿਆਨਕ ਕੰਮ, ਆਦਿ ਸੰਪੂਰਣ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਸੰਤੁਲਿਤ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਅੱਜ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀ ਹੈ ਦਾ ਇੱਕ ਲਿਖਤੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ ...

ਦੂਜਾ ਸਵਾਲ, ਸਮੱਗਰੀ ਖਾਕਾ ਬਾਰੇ, ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ. ਖਾਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਅਤੇ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਮਾਰਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਇਕ ਸੰਪੂਰਣ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇਣ ਨਾ, ਵਿਘਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਨੂੰ rework ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਮੌਕੇ ਅਤੇ ਇਸ ਸਮੱਸਿਆ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ 'ਚ ਚੁਣੌਤੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਾਗਜ਼ ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਪਿੰਡ ਪੀ Zaharova ਵਿਚ ਵਿਸਥਾਰ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ.

ਪਾਠ ਮਾਰਕਅਪ ਕਈ ਪੱਧਰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸਾਨੂੰ ਹੇਠ ਦੀ ਸੂਚੀ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ.

ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਟੈਗਿੰਗ

ਸਕੂਲ, ਸਾਨੂੰ ਯਾਦ ਹੈ ਕਿ ਰੂਸੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਚ, ਉੱਥੇ ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਯਿਸੂ ਦੇ ਹਰ ਇਸ ਦੇ ਆਪਣੇ ਗੁਣ ਹਨ. ਮਿਸਾਲ ਲਈ, ਕ੍ਰਿਆ ਭਾਵਨਾ ਦੇ ਵਰਗ ਅਤੇ ਵਾਰ, ਜਿਸ 'ਤੇ ਕੋਈ ਵੀ noun ਹੈ. ਬਿਨਾ ਝਿਜਕ ਇੱਕ ਜੱਦੀ ਸਪੀਕਰ nouns ਅਤੇ conjugate ਵਰਬ ਗਿਰ, ਪਰ 100 ਕਰੋੜ ਦੇ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਮਾਰਕ ਕਰਨ ਲਈ. ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਦੀ ਮਿਹਨਤ ਕੰਮ ਨਹੀ ਕਰੇਗਾ ਟੋਕਨ. ਸਾਰੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਕੰਪਿਊਟਰ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ, ਇਸ ਲਈ ਇਸ ਨੂੰ ਸਿਖਾਇਆ ਜਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.

ਰੂਪ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਟੈਗਿੰਗ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਕੁਝ ਵਿਆਕਰਣ ਫੀਚਰ ਹੋਣ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਇੱਕ ਨੂੰ ਕੁਝ ਹਿੱਸੇ ਦੇ ਤੌਰ 'ਹਰ ਸ਼ਬਦ "ਨੂੰ ਸਮਝਣ' ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ. ਕਿਉਕਿ ਰੂਸੀ (ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਭਾਸ਼ਾ) ਨਿਯਮਤ ਨਿਯਮ ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਵਿਗਿਆਨਿਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦੀ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਲਈ ਕਾਰ ਵਿੱਚ ਨਿਵੇਸ਼ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਪਰ, ਨਿਯਮ, ਦੇ ਨਾਲ ਨਾਲ ਵੱਖ ਵੱਖ ਵੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਕਾਰਕ ਨੂੰ ਅਪਵਾਦ ਹਨ. ਇਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ, ਅੱਜ ਦੇ ਜਾਲ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 100 ਮਿਲੀਅਨ. ਯੂਨਿਟ ਦੇ ਸਰੀਰ 'ਤੇ ਸ਼ਬਦ, ਦਸਤੀ rework ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਹੁਣ ਤੱਕ ਆਦਰਸ਼ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਵੀ 4% ਗਲਤੀ 4 mln ਦੀ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਦੇ ਦਿੰਦਾ ਹੈ..

ਵੇਰਵਾ ਕਿਤਾਬ ਸਮੱਸਿਆ Zaharova ਵੀ ਪੀ "ਕਾਰ੍ਪਸ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ" ਬਾਰੇ ਦੱਸਦਾ ਹੈ.

syntactic ਵਿਆਖਿਆ

ਪਾਰਸ ਜ ਪਾਰਸ - ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿ ਸਜ਼ਾ ਦਾ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਰਿਸ਼ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਦਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਵਿਸ਼ੇ, predicate, ਹੋਰ, ਭਾਸ਼ਣ ਦੇ ਕਈ ਵਾਰੀ ਦੇ ਪਾਠ ਦਾ ਪਤਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਭਵ ਹੈ. ਪਤਾ ਕਰੋ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ਬਦ ਦਾ ਮੁੱਖ ਅਨੁਕ੍ਰਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਿਸ ਨੂੰ ਹਨ - ਨਿਰਭਰ, ਸਾਨੂੰ ਅਸਰਦਾਰ ਤਰੀਕੇ ਨੂੰ ਪਾਠ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਖੋਜ ਬੇਨਤੀ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਨੂੰ ਦਿਲਚਸਪ ਜਾਰੀ ਕਰਨ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖਿਆ ਦੇਣ ਲਈ.

ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਕਰ ਕੇ, ਆਧੁਨਿਕ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਇਸ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਅਜਿਹੇ ਸੰਬੰਧਤ ਸਵਾਲ ਦੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਲੰਮੀ ਹਵਾਲੇ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ ਖਾਸ ਨੰਬਰ ਬਾਹਰ ਦੇਣ ਲਈ ਜ "ਕਿੰਨੇ ਕੈਲੋਰੀ ਇੱਕ ਸੇਬ ਵਿੱਚ" "St ਪੀਟਰ੍ਜ਼੍ਬਰ੍ਗ ਤੱਕ ਮਾਸ੍ਕੋ ਤੱਕ ਦੂਰੀ." ਪਰ, ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਹੋਰ ਬੁਨਿਆਦੀ ਟਿਊਟੋਰਿਯਲ "ਕਾਰ੍ਪਸ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਗਿਆਨ ਨਾਲ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ" ਨਾਲ ਸਲਾਹ-ਮਸ਼ਵਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਕੇ ਦੱਸਿਆ ਦੀ ਵੀ ਬੁਨਿਆਦ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਲਈ.

ਅਰਥ ਮਾਰਕਅਪ

ਸ਼ਬਦ ਦੇ Semantics - ਸਧਾਰਨ ਰੂਪ, ਅਰਥ ਵਿੱਚ, ਹੈ. ਇੱਕ ਸ਼ਬਦ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਟੈਗ ਦੇ ਅਰਥ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਉਸ ਦੇ ਅਰਥ ਵਰਗ ਅਤੇ ਪੰਨੇ ਦੇ ਸਮੂਹ ਨੂੰ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਵਿਚਾਰ ਵਿਆਪਕ ਤੇ ਲਾਗੂ ਪਹੁੰਚ. ਅਜਿਹੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਪਾਠ ਨੂੰ ਟੋਨ, ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਵਲਿਣਾ ਅਤੇ ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਹੋਰ ਕੰਮ ਢੰਗ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਹੈ.

ਰੁੱਖ ਦੇ "ਰੂਟ", ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ ਦੇ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਵਿਆਪਕ Semantics ਨਾਲ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਸ਼ਬਦ ਹੈ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦੇ ਹਨ. ਰੁੱਖ ਨੂੰ ਨੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਟਹਿਣੀ ਦਾ ਗਠਨ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਹੋਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਿਆਦਾ ਖਾਸ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਤੱਤ ਹਨ. ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸ਼ਬਦ "ਪ੍ਰਾਣੀ" "ਮਨੁੱਖੀ" ਅਤੇ "ਜਾਨਵਰ" ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਅਜਿਹੇ ਸੰਕਲਪ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਕਲਾਸ ਅਤੇ ਜਾਨਵਰ ਦੀ ਕਿਸਮ 'ਤੇ - ਪਹਿਲਾ ਸ਼ਬਦ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੇਸ਼ੇ, ਖਰਸ਼ਤੇਦਾਰੀ ਰੂਪ, ਕੌਮੀਅਤ, ਅਤੇ ਦੂਜਾ ਵਿੱਚ ਬਾਹਰ ਸ਼ਾਖਾ ਕਰਨ ਲਈ ਜਾਰੀ ਰਹੇਗਾ.

ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਦੀ

ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਦੀ ਵਰਤੋ ਦੇ ਖੇਤਰ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੇਤਰ ਨੂੰ ਕਵਰ. Housings ਤਿਆਰੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਸ਼ ਦੇ ਤਾੜਨਾ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਦਾ ਹੈ, ਸਵੈ-ਅਨੁਵਾਦ ਸਿਸਟਮ,, annotating ਤੱਥ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਟੋਨ ਅਤੇ ਹੋਰ ਨੂੰ ਪਾਠ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦਾ ਪਤਾ ਬਣਾਓ.

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਅਜਿਹੇ ਵਸੀਲੇ ਸਰਗਰਮੀ ਸੰਸਾਰ ਭਾਸ਼ਾ ਅਤੇ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕੰਮ ਦੇ ਢੰਗ ਦੀ ਸਟੱਡੀ ਕਰਨ ਵਿਚ ਵਰਤੇ ਗਏ ਹਨ. ਪ੍ਰੀ-ਤਿਆਰ ਹੈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੀ ਵੱਡੀ ਵਾਲੀਅਮ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਵਿਕਾਸ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਰੁਝਾਨ ਦੇ ਤੇਜ਼ ਅਤੇ ਵਿਆਪਕ ਅਧਿਐਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਹੈ, ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਗਠਨ neologisms ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਗਤੀ ਤਬਦੀਲੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਯੂਨਿਟ ਅਤੇ ਹੋਰ ਕਦਰ ਕਰਦਾ ਹੈ.

ਇਸ ਡਾਟਾ ਦੇ ਅਜਿਹੇ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਅੱਜ ਉਥੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਅਤੇ ਫੰਡ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੇ ਨੇੜੇ ਦਖਲ ਹੈ.

ਰੂਸੀ ਨੈਸ਼ਨਲ ਕਾਰ੍ਪਸ

ਇਹ ਕੇਸ (ਛੋਟੇ NKRYA) subcorpus ਦੇ ਇੱਕ ਨੰਬਰ, ਕੰਮ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਕਿਸਮ ਦੇ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ.

ਡਾਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਮੱਗਰੀ NKRYA ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ:

• ਮੀਡੀਆ '90s ਅਤੇ 2000s, ਘਰੇਲੂ ਅਤੇ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਨ ਲਈ;
• ਭਾਸ਼ਣ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ;
• aktsentologicheski ਮਾਰਕ ਕੀਤੇ ਟੈਕਸਟ (ਭਾਵ, ਤਣਾਅ ਦੇ ਅੰਕ);
• ਬੋਲੀ ਭਾਸ਼ਣ;
• ਕਵਿਤਾ;
• syntactic ਅਤੇ ਹੋਰ ਨਿਸ਼ਾਨ ਦੇ ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ.

ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਵੀ ਵਿੱਚ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ, ਜਰਮਨ, ਹੈ French ਅਤੇ ਕਈ ਹੋਰ ਭਾਸ਼ਾ (ਅਤੇ ਉਲਟ) ਰੂਸੀ ਤੱਕ ਕੰਮ ਦੇ ਪੈਰਲਲ ਅਨੁਵਾਦ ਦੇ ਨਾਲ Subcorpus ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ.

ਵੀ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਉੱਥੇ ਇਤਿਹਾਸਕ ਹਵਾਲੇ ਦੇ ਇੱਕ ਭਾਗ ਵਿੱਚ, ਇਸ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦੌਰ ਵਿੱਚ ਰੂਸੀ ਲਿਖਿਆ ਭਾਸ਼ਣ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਵੀ ਸਿਖਲਾਈ ਸਰੀਰ ਨੂੰ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਰੂਸੀ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣ ਵਿਚ ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਨਾਗਰਿਕ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਰੂਸੀ ਨੈਸ਼ਨਲ ਕਾਰ੍ਪਸ 400 ਮਿਲੀਅਨ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਯੂਨਿਟ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਯੂਰਪ ਸਰੀਰ ਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਹੈ ਅੱਗੇ ਕਈ ਤਰੀਕੇ ਹਨ.

ਭਵਿੱਖ

ਇਸ ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਮਾਨਤਾ ਦੇ ਹੱਕ ਵਿਚ ਤੱਥ ਰੂਸੀ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਵਿਚ ਪ੍ਰਯੋਗਸ਼ਾਲਾ ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਦਾ ਵਾਅਦਾ, ਵਿਦੇਸ਼ੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚੰਗੀ ਦੀ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ. ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅਤੇ ਖੋਜ ਸਰੋਤ ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਵਿੱਚ ਦੀ ਵਰਤੋ ਅਤੇ ਖੋਜ ਦੇ ਨਾਲ ਉੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ, ਸਵਾਲ-ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿਚ ਕੁਝ ਖੇਤਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸ ਨੂੰ ਉਪਰ ਚਰਚਾ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ.

ਕਾਰਪਸ ਵਿਗਿਆਨ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਹਰ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਹੈ, ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਨਵ ਐਲਗੋਰਿਥਮ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਖੋਜ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਕੰਪਿਊਟਰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ, ਹੋਰ RAM ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ, ਅਤੇ ਖਪਤਕਾਰ ਨੂੰ ਲੈ ਹੈ, ਕਿਉਕਿ ਉਪਭੋਗੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੀ ਨੂੰ ਵਰਤਣ ਲਈ ਹੋਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਿਆਦਾ ਤਰੀਕੇ ਹਨ ਜੀਵਨ ਅਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ.

ਅੰਤ ਵਿੱਚ

2017 ਵਿਚ ਪਿਛਲੇ ਸਦੀ ਦੇ ਮੱਧ ਵਿੱਚ, ਦੂਰ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਨੂੰ ਲੱਗਦਾ ਸੀ, ਜਿੱਥੇ spaceships ਬ੍ਰਹਿਮੰਡ ਦੁਆਰਾ ਯਾਤਰਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰੋਬੋਟ ਲੋਕ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰੋ. ਅਸਲ ਵਿਚ, ਵਿਗਿਆਨ "ਚਿੱਟੇ ਨਿਸ਼ਾਨ" ਅਤੇ ਭੰਗ ਸਦੀ ਲਈ ਮਨੁੱਖਜਾਤੀ ਦੀ ਸਵਾਲ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਹਤਾਸ਼ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਭਰਪੂਰ ਹੈ. ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਕੰਮ ਸਵਾਲ ਇੱਥੇ ਸਨਮਾਨ ਦਾ ਇੱਕ ਜਗ੍ਹਾ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੰਤਰੀ ਮੰਡਲ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਵਿਗਿਆਨ ਨੂੰ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਲਈ ਸਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ.

ਵੱਡੇ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਦੀ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪੈਟਰਨ ਪਿਛਲੀ ਅਪਹੁੰਚ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਭਾਸ਼ਾ ਫੀਚਰ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਭਗ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਸ਼ਬਦ ਦੇ ਗਠਨ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਲਈ.

ਇੱਕ ਅਮਲੀ ਪੱਧਰ 'ਤੇ, ਗਲੋਬਲ enclosures, ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜਨਤਕ ਮੂਡ ਦਾ ਜਾਇਜ਼ਾ ਲੈਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਭਾਵੀ ਸੰਦ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ - ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਅਸਲੀ ਉਪਭੋਗੀ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਇਆ ਲਗਾਤਾਰ ਅੱਪਡੇਟ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਵਾਲੇ ਹੈ: ਇਸ ਟਿੱਪਣੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ, ਅਤੇ ਲੇਖ, ਅਤੇ ਬੋਲਣ ਦੇ ਕਈ ਹੋਰ ਰੂਪ.

ਇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਰੀਰ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਉਸੇ ਹਾਰਡਵੇਅਰ, ਜੋ ਕਿ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਯੋਗਦਾਨ ਹੈ, ਸਾਨੂੰ ਸੇਵਾ "ਗੂਗਲ" ਜ "Yandex", ਮਸ਼ੀਨ ਅਨੁਵਾਦ, ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਨਾਲ ਜਾਣਦੇ ਹਨ.

ਸਾਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਦਾਅਵਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਫੰਡ ਵਿਗਿਆਨ ਸਿਰਫ ਪਹਿਲੇ ਕਦਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨੇੜੇ ਦੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ.