Редактирование: Искусственный интеллект
Перейти к навигации
Перейти к поиску
Правка может быть отменена. Пожалуйста, просмотрите сравнение версий ниже, чтобы убедиться, что это нужная вам правка, и запишите страницу ниже, чтобы отменить правку.
Текущая версия | Ваш текст | ||
Строка 96: | Строка 96: | ||
===Обработка естественного языка=== | ===Обработка естественного языка=== | ||
Основная статья: ''[[обработка естественного языка]]'' | Основная статья: ''[[обработка естественного языка]]'' | ||
Обработка естественного языка (НЛП) дает машинам возможность читать и понимать человеческий язык . Достаточно мощная система обработки данных на естественном языке позволит использовать интерфейсы пользователей на естественном языке и получать знания непосредственно из письменных источников, таких как тексты новостей. Некоторые простые приложения обработки естественного языка включают поиск информации ,интеллектуальный анализ текста, ответы на вопросы и машинный перевод. Многие современные подходы используют частоты встречаемости слов для построения синтаксических представлений текста. Стратегии поиска" ключевых слов "популярны и масштабируемы, но глупы; поисковый запрос для" собаки "может соответствовать только документам с буквальным словом" собака "и пропустить документ со словом"пудель". Стратегии "лексического сродства" используют появление таких слов, как "несчастный случай" для оценки настроения документа. Современные статистические подходы к НЛП могут сочетать все эти стратегии, а также другие, и часто достигают приемлемой точности на уровне страницы или абзаца, но по-прежнему не имеют семантического понимания, необходимого для хорошей классификации изолированных предложений. Помимо обычных трудностей с кодированием знаний семантического здравого смысла, существующее семантическое НЛП иногда слишком плохо масштабируется, чтобы быть жизнеспособным в бизнес-приложениях. Помимо семантического НЛП, конечной целью "нарративного" НЛП является воплощение полного понимания здравого смысла. | Обработка естественного языка (НЛП) дает машинам возможность читать и понимать человеческий язык . Достаточно мощная система обработки данных на естественном языке позволит использовать интерфейсы пользователей на естественном языке и получать знания непосредственно из письменных источников, таких как тексты новостей. Некоторые простые приложения обработки естественного языка включают поиск информации ,интеллектуальный анализ текста, ответы на вопросы и машинный перевод. Многие современные подходы используют частоты встречаемости слов для построения синтаксических представлений текста. Стратегии поиска" ключевых слов "популярны и масштабируемы, но глупы; поисковый запрос для" собаки "может соответствовать только документам с буквальным словом" собака "и пропустить документ со словом"пудель". Стратегии "лексического сродства" используют появление таких слов, как "несчастный случай" для оценки настроения документа. Современные статистические подходы к НЛП могут сочетать все эти стратегии, а также другие, и часто достигают приемлемой точности на уровне страницы или абзаца, но по-прежнему не имеют семантического понимания, необходимого для хорошей классификации изолированных предложений. Помимо обычных трудностей с кодированием знаний семантического здравого смысла, существующее семантическое НЛП иногда слишком плохо масштабируется, чтобы быть жизнеспособным в бизнес-приложениях. Помимо семантического НЛП, конечной целью "нарративного" НЛП является воплощение полного понимания здравого смысла. | ||
===Восприятие=== | ===Восприятие=== | ||
Основные статьи: ''[[машинное восприятие]], [[компьютерное зрение]], [[распознавание речи]]'' | Основные статьи: ''[[машинное восприятие]], [[компьютерное зрение]], [[распознавание речи]]'' |