DATR एक घोषणात्मक ज्ञान प्रतिनिधित्व भाषा है जिसे डिफ़ॉल्ट वंशानुक्रम नेटवर्क को एन्कोड करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसे 1989 में रोजर इवांस और जेराल्ड गाज़दार द्वारा ससेक्स विश्वविद्यालय में पेश किया गया था। यह भाषा कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान में शाब्दिक ज्ञान का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग की जाती है, जैसे कि शब्दों के रूपात्मक, वाक्यात्मक और ध्वन्यात्मक गुण। DATR कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक उपक्षेत्र है और अपने औपचारिक अर्थ विज्ञान और डिफ़ॉल्ट तथा बहु-वंशानुक्रम के समर्थन के लिए उल्लेखनीय है।
ऐतिहासिक संदर्भ
DATR 1980 के दशक के अंत में उभरा, जब प्रतीकात्मक दृष्टिकोण कृत्रिम बुद्धिमत्ता अनुसंधान पर हावी थे। MIT CSAIL, स्टैनफोर्ड एआई लैब, और कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय जैसे संस्थान ज्ञान प्रतिनिधित्व प्रणाली और तर्क-आधारित औपचारिकताएँ विकसित कर रहे थे। ज़ेरॉक्स PARC और बेल लैब्स में अनुसंधान ने प्रोग्रामिंग भाषाओं और एआई में आधारभूत कार्य में योगदान दिया। बाद में, बर्कले एआई अनुसंधान और टोरंटो विश्वविद्यालय कनेक्शनिस्ट और सांख्यिकीय दृष्टिकोणों के केंद्र बन गए, जो उस प्रतीकात्मक परंपरा के विपरीत थे जिसने DATR को जन्म दिया।
वाक्यविन्यास और अर्थ विज्ञान
DATR में, एक ज्ञान आधार में नोड्स का एक सेट होता है, जिनमें से प्रत्येक में पथ समीकरण होते हैं। एक पथ परमाणुओं का एक अनुक्रम है, और एक नोड पथों के लिए मान परिभाषित कर सकता है। उदाहरण के लिए, संज्ञा "dog" के लिए एक नोड <root> = "dog" और <plural> = "dogs" निर्दिष्ट कर सकता है। डिफ़ॉल्ट वंशानुक्रम समीकरणों को क्रमबद्ध करके प्राप्त किया जाता है, ताकि अधिक विशिष्ट नोड अधिक सामान्य नोड्स को ओवरराइड कर सकें। यह भाषा बहु-वंशानुक्रम का भी समर्थन करती है, जहाँ एक नोड कई माता-पिता से विरासत प्राप्त कर सकता है। DATR का औपचारिक अर्थ विज्ञान एक वैश्विक वंशानुक्रम नेटवर्क पर कम से कम निश्चित-बिंदु निर्माण का उपयोग करके परिभाषित किया गया है, जो किसी भी सुगठित ज्ञान आधार के लिए एक अद्वितीय मॉडल की गारंटी देता है।
भाषा में कोई चर नहीं के साथ एक सरल वाक्यविन्यास है। पथ कोण कोष्ठक में संलग्न परमाणुओं के अनुक्रम के रूप में लिखे जाते हैं, और समीकरण बराबर चिह्न का उपयोग करते हैं। नोड्स को समीकरणों को सूचीबद्ध करके परिभाषित किया जा सकता है, और वंशानुक्रम अन्य नोड्स का संदर्भ देकर व्यक्त किया जाता है। DATR ऑर्थोगोनल वंशानुक्रम का भी समर्थन करता है, जहाँ विभिन्न पथ स्वतंत्र रूप से विभिन्न माता-पिता से विरासत प्राप्त कर सकते हैं।
कार्यान्वयन
DATR का मूल कार्यान्वयन प्रोलॉग में लिखा गया था, और भाषा को बड़ी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रणालियों में आसानी से एम्बेड करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। इवांस और गाज़दार द्वारा DATR का एक औपचारिक विनिर्देश प्रकाशित किया गया था, जो ज्ञान आधारों को मॉडलों में मैप करने वाला एक अर्थ-संकेतात्मक अर्थ विज्ञान प्रदान करता था। इस विनिर्देश ने DATR को अन्य प्रोग्रामिंग भाषाओं में लागू करने की अनुमति दी, और अनुसंधान उद्देश्यों के लिए कई बाद के संस्करण विकसित किए गए।
अनुप्रयोग
DATR मुख्य रूप से कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान में शाब्दिक जानकारी का प्रतिनिधित्व करने के लिए उपयोग किया जाता था। यह ACQUILEX परियोजना (1989-1993) का एक केंद्रीय घटक था, जिसने अंग्रेजी, इतालवी, डच और स्पेनिश के लिए बहुभाषी शाब्दिक ज्ञान आधार बनाए। यह भाषा आकृति विज्ञान, वाक्यविन्यास और ध्वनिविज्ञान पर अनुसंधान पर भी लागू की गई थी, जहाँ डिफ़ॉल्ट वंशानुक्रम स्वाभाविक रूप से नियमितताओं और अपवादों को पकड़ता है। उदाहरण के लिए, एक सामान्य संज्ञा नोड एक डिफ़ॉल्ट बहुवचन रूप परिभाषित कर सकता है, जबकि "child" के लिए एक विशिष्ट नोड इसे "children" के साथ ओवरराइड करता है। DATR का शाब्दिक ज्ञान का स्पष्ट एन्कोडिंग आधुनिक बड़े भाषा मॉडल के विपरीत है, जो बड़े कोरपोरा से सांख्यिकीय पैटर्न सीखते हैं। यह जनरेटिव एआई प्रणालियों से भी भिन्न है जो पाठ उत्पन्न करती हैं, क्योंकि DATR एक घोषणात्मक औपचारिकता है, न कि एक जनरेटिव मॉडल।
प्रभाव और विरासत
हालाँकि DATR अब व्यापक रूप से उपयोग नहीं किया जाता है, यह प्रतीकात्मक ज्ञान प्रतिनिधित्व औपचारिकता का एक महत्वपूर्ण उदाहरण बना हुआ है। इसके डिफ़ॉल्ट वंशानुक्रम और बहु-वंशानुक्रम के सिद्धांतों ने बाद की ज्ञान प्रतिनिधित्व भाषाओं और ऑन्टोलॉजी को प्रभावित किया है। DATR को अक्सर मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग दृष्टिकोणों के विपरीत देखा जाता है, जो तंत्रिका नेटवर्क और ट्रांसफॉर्मर पर निर्भर करते हैं। OpenAI और गूगल डीपमाइंड जैसे संगठनों द्वारा विकसित आधुनिक एआई सिस्टम प्रतीकात्मक ज्ञान प्रतिनिधित्व के बजाय डीप लर्निंग पर आधारित हैं। इस प्रकार, DATR प्रतीकात्मक एआई से सांख्यिकीय और कनेक्शनिस्ट तरीकों में बदलाव को समझने के लिए एक ऐतिहासिक संदर्भ बिंदु के रूप में कार्य करता है।