В чем преимущества вероятностного определения частей речи в NLP?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Некоторые преимущества вероятностного определения частей речи в NLP (Natural Language Processing):

Учёт контекста. neerc.ifmo.ru kurshub.ru Вероятностные модели позволяют различать омонимы, например, видеть разницу между «столовой ложкой» и «школьной столовой». kurshub.ru

Возможность генерации текста. kurshub.ru Механизм генерации основан на вероятностных моделях: система предсказывает, какие слова с наибольшей вероятностью должны следовать за уже имеющимся контекстом. kurshub.ru

Создание персонализированного контента. kurshub.ru На основе предпочтений конкретного пользователя система генерирует уникальные предложения и рекламные тексты. kurshub.ru

Автоматизация рутинных задач. kurshub.ru NLP-системы помогают автоматизировать обработку документов в юриспруденции и медицине, улучшают клиентский опыт через чат-ботов и виртуальных ассистентов. kurshub.ru

При этом у NLP есть и ограничения: компьютерам сложно работать с многозначностью, распознавать иронию и сарказм. kurshub.ru

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?