Какие методы используются для создания искусственного интеллекта, способного обрабатывать естественный язык?

Для создания искусственного интеллекта, способного обрабатывать естественный язык, используются различные методы, среди них:

• Обработка естественного языка (NLP). skillbox.ru vc.ru Это область искусственного интеллекта, задача которой — дать компьютерам возможность понимать и обрабатывать естественный язык. skillbox.ru С помощью NLP компьютеры учатся вести беседы, отвечать на вопросы, переводить текст на разные языки или генерировать их с нуля. skillbox.ru
• Машинное обучение. appmaster.io Подразумевает обучение вычислительных моделей на обширном корпусе текстовых данных, что позволяет этим моделям понимать и генерировать человеческий язык. appmaster.io
• Токенизация. www.baeldung.com Это первый шаг в обработке любого текста. www.baeldung.com Токенизация разбивает текст на отдельные символы, что позволяет искусственному интеллекту понять основные строительные блоки текста, облегчая анализ и интерпретацию содержания. www.baeldung.com
• Анализ зависимостей. www.baeldung.com Этот метод предполагает понимание синтаксической структуры предложения путём анализа связей между словами. www.baeldung.com
• Наивный байесовский классификатор. skillbox.ru Применяется для классификации текстов по тематикам на основе теории вероятностей. skillbox.ru
• Длинная цепь элементов краткосрочной памяти (LSTM). skillbox.ru Используется для обработки последовательностей данных, чтобы учитывать общий контекст при обработке каждого слова. skillbox.ru
• Нейронные сети, особенно рекуррентные нейронные сети (RNN) и трансформеры. skillbox.ru Участвуют в решении задач распознавания речи, машинного перевода и классификации текстов. skillbox.ru
• Марковские модели. skillbox.ru Применяются для анализа последовательностей слов и предсказания следующего слова в последовательности. skillbox.ru

Выбор метода зависит от типа и масштаба задач, которые стоят перед искусственным интеллектом. skillbox.ru