Mänsklig beräkning i nätverk (NHC) är en metod för att lösa beräkningsproblem genom att dela upp dem i mindre uppgifter som kan utföras av människor över ett nätverk. Detta tillvägagångssätt har använts framgångsrikt för att lösa en mängd olika problem, inklusive bildklassificering, naturlig språkbehandling och datainmatning.

Datorspråksförståelse (CLC) är en dators förmåga att förstå betydelsen av mänskligt språk. Detta är en utmanande uppgift, eftersom mänskligt språk ofta är tvetydigt och komplext. NHC har dock potential att göra CLC mycket mer genomförbart.

Genom att dela upp CLC:s uppgift i mindre uppgifter, som att identifiera delar av tal, bestämma betydelsen av ord och lösa anaforer, kan NHC göra det möjligt för datorer att förstå mänskligt språk på ett mer robust och korrekt sätt.

Även om NHC har potential att lösa CLC, finns det också ett antal utmaningar som måste övervinnas. En utmaning är behovet av ett stort antal mänskliga arbetare för att utföra de uppgifter som krävs för NHC. En annan utmaning är behovet av att säkerställa att det arbete som utförs av mänskliga arbetare är korrekt och pålitligt.

Men trots dessa utmaningar har NHC potentialen att revolutionera hur datorer interagerar med människor. Genom att göra det möjligt för datorer att förstå mänskligt språk kan NHC öppna upp nya möjligheter för människa-dator-interaktion, vilket gör det lättare för människor att kommunicera med datorer och få tillgång till information.

Här är några specifika exempel på hur NHC kan användas för att lösa CLC:

* Identifiera delar av tal: Människor kan uppmanas att identifiera orddelarna i en mening. Denna information kan sedan användas för att analysera meningen och bestämma dess struktur.

* Bestämma betydelsen av ord: Människor kan uppmanas att ge definitioner för ord. Denna information kan sedan användas för att bygga en ordbok som datorn kan använda för att förstå betydelsen av ord.

* Lösa anafora: Människor kan uppmanas att identifiera föregångarna till pronomen och andra anaforiska uttryck. Denna information kan sedan användas för att säkerställa att datorn förstår den korrekta innebörden av dessa uttryck.

Genom att kombinera dessa och andra tekniker kan NHC hjälpa datorer att förstå mänskligt språk på ett mer robust och korrekt sätt. Detta kan öppna upp nya möjligheter för interaktion mellan människa och dator, vilket gör det lättare för människor att kommunicera med datorer och få tillgång till information.