自然言語処理とは何ですか？
自然言語テキスト処理 - 一般的な方向性
人工知能に適用される分析言語を理解することを意味し、合成は読み書きのできるテキストを生成することを意味します。これらの問題を解決することは、コンピューターと人との間のより便利な形の相互作用を生み出すことを意味します。
目的と制限
理論的には、自然言語の構築コンピュータのインターフェースは非常に魅力的なターゲットです。限られた「キューブワールド」で動作し、限られた語彙を使用するSHRDLUのような初期のシステムは、非常に見栄えがよく、作成者に刺激を与えました。しかし、これらのシステムが現実世界の複雑さと曖昧さに直面したとき、楽観主義は急速に衰退しました。
自然言語理解は時々考慮されますAIは完全なタスクです。なぜなら、生きている言語の認識には、周囲の世界に関するシステムの膨大な知識と、それと相互作用する能力が必要だからです。 「理解する」という言葉の意味の定義そのものが、人工知能の主要なタスクの1つです。
ロシア語の理解の難しさ
理解の質は、言語、国の文化、対話者自身など、多くの要因に依存します。これらは、テキスト理解システムが直面する困難のいくつかの例です。
- 照応を明らかにすることの困難（認識、代名詞の使用が何を意味するか）：「お腹が空いていたのでサルにバナナをあげた」と「熟しすぎていたのでサルにバナナをあげた」という文は構文構造が似ています。その代名詞の一つに、彼らですあるものはサルを指し、別のものはバナナを指します。正しく理解できるかどうかは、バナナとサルが何であるかについてのコンピューターの知識にかかっています。
- 語順の自由は、「存在が意識を決定する」というフレーズの完全に異なる解釈につながる可能性があります-何が何を決定するのですか？
- ロシア語では、自由な注文は、発達した形態、公式の単語、句読点によって補われますが、ほとんどの場合、これはコンピューターに追加の問題を提示します。
- 造語はスピーチで発生する可能性があります。たとえば、動詞「50ルーブル」、つまり50ルーブルを送信します。システムは、そのようなケースをタイプミスと区別し、正しく理解できる必要があります。
- 同音異義語を正しく理解することは別の問題です。音声認識などでは、音声同音異義語の問題が発生します。 「荒野の灰色オオカミ」というフレーズで森林赤毛に会った狐»強調表示された単語は同じように聞こえますが、誰が耳が聞こえないのか、誰が赤いのかを知ることは不可欠です（キツネが赤くなり、森が耳が聞こえない場合を除いて、森も赤くなります（この場合、森の葉の主な色を示す特徴） ）、キツネは耳が聞こえないかもしれませんが、それは形態によって部分的に補償されていますが、前のものから生じる追加の問題を引き起こします-この文の形容詞は明らかに性別が異なります）。
人気のあるタスク：
- 音声認識
- テキスト分析：
- 情報の抽出、
- 情報検索、
- ステートメントの分析、
- テキストの感情分析、
- 質疑応答システム。
- テキストの生成
- 音声合成
一般的分類：
- テキストの分類
- 文字シーケンスの分類：
- 固有表現抽出、
- 単語の品詞の決定。
- フレーズ認識
- テキストから情報を抽出する
- 構文アノテーション
- セマンティックアノテーション
- テキストの生成：
- 認識された音声に基づくテキストの生成、
- 機械翻訳、
- テキストの一般化。
AIを書くことは仕事でそれをどのように使用しますか？
- ワシントンポスト
2016年8月、ワシントンポストが初めてリオデジャネイロでのオリンピックに関する短いニュースを書いたボットHeliografの使用を開始しました。 「ヘリオグラフ」のパフォーマンスは印象的でした。ボットは、編集者がタスクを設定する時間よりも速くニュースを生成し、読者は自動メモと手書きのメモを区別できませんでした。
- ブルームバーグ
今日のブルームバーグニュース全体の約30％サイボーグモジュールを使用して作成されます。テンプレートに従ってそれらを生成します：何が起こったのか、いつ、どこで、誰と、誰が、どのようにイベントにコメントしたか。これは記者のコストを節約しますが、それなしではできません。サイボーグは単なる自動化システムであり、高度なAIではありません。
- ロイター
国際機関ロイターはソフトウェアを使用していますニューストレーサー。これは、統計およびレピュテーション基準に基づいてTwitterストーリーを評価するAI予測ツールです。ボットは毎日7億件以上のツイートをチェックしています。
- 保護者
初めて、人工知能はそれを超えましたニュースノートと分析記事の生成を開始しました。 2019年1月、The Guardianは、人工知能ReporterMateによって書かれた最初のストーリーを公開しました。これは、オーストラリアのさまざまな関係者によって集められた寄付の額に捧げられました。テキストに加えて、AIはグラフを生成し、トレーニングキャンプの結果に基づいてゲームをランク付けしました。
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