مقدمه مفهومی درباره واژه نمادی در علوم کامپیوتر به رویکردی اطلاق می شود که در آن محاسبات و پردازش ها بر پایه نمادها و نشانه های انتزاعی انجام می شود. این مفهوم در مقابل روش های عددی و آماری قرار گرفته و در حوزه های مختلفی کاربرد دارد. کاربرد واژه در برنامه نویسی یا زیرشاخه های فناوری اطلاعات در هوش مصنوعی: سیستم های مبتنی بر دانش. در ریاضیات: محاسبات نمادین. در کامپایلرها: پردازش کد منبع. در پردازش زبان: تحلیل گرامر. در پایگاه داده: نمایش مفاهیم. مثال های واقعی و کاربردی در زندگی یا پروژه های IT 1. سیستم های خبره در هوش مصنوعی. 2. نرم افزارهای ریاضی مانند Mathematica. 3. کامپایلرها و مفسرهای زبان. 4. پردازش زبان طبیعی. 5. نمایش دانش در پایگاه داده های معنایی. نقش واژه در توسعه نرم افزار یا معماری سیستم ها در هوش مصنوعی، استدلال منطقی را ممکن می سازد. در ریاضیات محاسباتی، حل معادلات را انجام می دهد. در پردازش زبان، تحلیل ساختار را مدیریت می کند. در کامپایلرها، ترجمه کد را انجام می دهد. در سیستم های دانش بنیان، نمایش اطلاعات را فراهم می کند. شروع استفاده از این واژه در تاریخچه فناوری و تکامل آن در سال های مختلف مفهوم محاسبات نمادی از دهه 1950 با زبان Lisp مطرح شد. در دهه 1970 با سیستم های خبره رشد کرد. امروزه در هوش مصنوعی نمادین و سیستم های پردازش زبان پیشرفته تر شده است. تفکیک آن از واژگان مشابه نمادی نباید با ’’عددی’’ اشتباه گرفته شود که با مقادیر کمّی کار می کند. همچنین با ’’متنی’’ متفاوت است که فقط با رشته ها سروکار دارد. با ’’معنایی’’ نیز تفاوت دارد که بر معنا تأکید می کند. شیوه پیاده سازی واژه در زبان های برنامه نویسی مختلف در Lisp: با لیست های نمادین. در Prolog: با قواعد و حقایق. در Python: با کتابخانه هایی مانند SymPy. در Mathematica: با محاسبات نمادین. در Ruby: با کلاس Symbol. چالش ها یا سوءبرداشت های رایج در مورد آن یک باور غلط این است که روش های نمادی همیشه بهتر از عددی هستند. چالش اصلی در مقیاس پذیری سیستم های نمادی در مسائل پیچیده است. نتیجه گیری کاربردی برای استفاده در متون تخصصی و آموزشی روش های نمادی ابزار قدرتمندی در بسیاری از حوزه های علوم کامپیوتر هستند. درک عمیق از این مفهوم برای کار در زمینه هایی مانند هوش مصنوعی و پردازش زبان ضروری است.
