Two early QA systems were BASEBALL

Two early QA systems were BASEBALL and LUNAR.[when?][who?][citation needed] BASEBALL answered questions about the US baseball league over a period of one year. LUNAR, in turn, answered questions about the geological analysis of rocks returned by the Apollo moon missions. Both QA systems were very effective in their chosen domains. In fact, LUNAR was demonstrated at a lunar science convention in 1971 and it was able to answer 90% of the questions in its domain posed by people untrained on the system. Further restricted-domain QA systems were developed in the following years. The common feature of all these systems is that they had a core database or knowledge system that was hand-written by experts of the chosen domain. The language abilities of BASEBALL and LUNAR used techniques similar to ELIZA and DOCTOR, the first chatterbot programs.

SHRDLU was a highly successful question-answering program developed by Terry Winograd in the late 60s and early 70s. It simulated the operation of a robot in a toy world (the "blocks world"), and it offered the possibility to ask the robot questions about the state of the world. Again, the strength of this system was the choice of a very specific domain and a very simple world with rules of physics that were easy to encode in a computer program.

In the 1970s, knowledge bases were developed that targeted narrower domains of knowledge. The QA systems developed to interface with these expert systems produced more repeatable and valid responses to questions within an area of knowledge. These expert systems closely resembled modern QA systems except in their internal architecture. Expert systems rely heavily on expert-constructed and organized knowledge bases, whereas many modern QA systems rely on statistical processing of a large, unstructured, natural language text corpus.

The 1970s and 1980s saw the development of comprehensive theories in computational linguistics, which led to the development of ambitious projects in text comprehension and question answering. One example of such a system was the Unix Consultant (UC), developed by Robert Wilensky at U.C. Berkeley in the late 1980s. The system answered questions pertaining to the Unix operating system. It had a comprehensive hand-crafted knowledge base of its domain, and it aimed at phrasing the answer to accommodate various types of users. Another project was LILOG, a text-understanding system that operated on the domain of tourism information in a German city. The systems developed in the UC and LILOG projects never went past the stage of simple demonstrations, but they helped the development of theories on computational linguistics and reasoning.

Recently, specialized natural language QA systems have been developed, such as EAGLi for health and life scientists.

Kết quả (Việt) 2:

Hai hệ thống bảo đảm chất lượng ban đầu là những BASEBALL và Âm lịch. [Khi nào?] [Ai?] [Cần dẫn nguồn] BASEBALL trả lời câu hỏi về các giải đấu bóng chày Mỹ trong khoảng thời gian một năm. Âm lịch, lần lượt, trả lời câu hỏi về việc phân tích địa chất của các loại đá được trả về bởi các sứ mệnh mặt trăng Apollo. Cả hai hệ thống bảo đảm chất lượng là rất hiệu quả trong các lĩnh vực mà họ đã chọn. Trong thực tế, Âm lịch đã được chứng minh tại một hội nghị khoa học mặt trăng vào năm 1971 và nó đã có thể trả lời 90% các câu hỏi trong phạm vi của nó đặt ra bởi những người không được đào tạo về hệ thống. Hơn nữa hệ thống bảo đảm chất lượng hạn chế miền đã được phát triển trong những năm tiếp theo. Đặc điểm chung của tất cả các hệ thống này là họ đã có một cơ sở dữ liệu lõi hoặc hệ thống kiến thức được viết tay do các chuyên gia của lĩnh vực được lựa chọn. Các khả năng ngôn ngữ của BASEBALL và Âm lịch được sử dụng kỹ thuật tương tự để ELIZA và BÁC SĨ, các chương trình chatterbot đầu tiên. SHRDLU là một chương trình câu hỏi-trả lời rất thành công phát triển bởi Terry Winograd vào những năm cuối thập niên 60 và đầu thập niên 70. Nó mô phỏng hoạt động của một robot trong một đồ chơi thế giới (các "khối thế giới"), và nó cung cấp khả năng để hỏi những câu hỏi về tình trạng con robot của thế giới. Một lần nữa, sức mạnh của hệ thống này là sự lựa chọn của một miền rất cụ thể và một thế giới rất đơn giản với các quy tắc của vật lý đó là dễ dàng để mã hóa trong một chương trình máy tính. Trong năm 1970, cơ sở tri thức được phát triển để nhắm mục tiêu lĩnh vực hẹp của tri thức. Các hệ thống bảo đảm chất lượng phát triển để giao tiếp với các hệ thống chuyên gia sản xuất nhiều phản ứng lặp lại và có giá trị cho các câu hỏi trong một khu vực của kiến thức. Các hệ thống chuyên gia gần giống với hệ thống bảo đảm chất lượng hiện đại, ngoại trừ trong kiến trúc nội bộ của họ. Hệ chuyên gia dựa nhiều vào những hiểu biết cơ-xây dựng và tổ chức, trong khi nhiều hệ thống bảo đảm chất lượng hiện đại dựa trên xử lý thống kê của một lớn, không có cấu trúc, ngôn ngữ tự nhiên văn bản ngữ liệu. Những năm 1970 và 1980 chứng kiến sự phát triển của các lý thuyết toàn diện trong ngôn ngữ học tính toán, dẫn đến sự phát triển của dự án đầy tham vọng trong hiểu văn bản và câu hỏi trả lời. Một ví dụ về một hệ thống như vậy là vấn Unix (UC), được phát triển bởi Robert Wilensky tại UC Berkeley vào cuối năm 1980. Hệ thống trả lời câu hỏi liên quan đến các hệ điều hành Unix. Nó đã có một nền tảng kiến thức thủ công bằng tay toàn diện về phạm vi của nó, và nó nhằm mục đích phân nhịp câu trả lời để chứa các loại khác nhau của người sử dụng. Một dự án khác là LILOG, một hệ thống văn bản sự hiểu biết rằng hoạt động trên các lĩnh vực thông tin du lịch tại một thành phố của Đức. Các hệ thống được phát triển trong các dự án UC và LILOG không bao giờ đi qua các giai đoạn của cuộc biểu tình đơn giản, nhưng họ đã giúp sự phát triển của các lý thuyết về ngôn ngữ học tính toán và lập luận. Gần đây, các hệ thống bảo đảm chất lượng ngôn ngữ tự nhiên chuyên ngành đã được phát triển, chẳng hạn như EAGLi các nhà khoa học sức khỏe và đời sống .